![벙커키즈-[위프(WHIF)] Tech- LLM Engineer](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F14766%2F1hop5t8yoj2bgoad__1080_790.png&w=700&q=100)
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포지션 상세
캐릭터가 정말 "그 캐릭터답게" 말하게 만드는 LLM 엔지니어를 찾습니다. 인격,말투,감정 - AI가 만든 답장인데 유저가 설레는 경험을 설계합니다.
우리가 찾는 건 특정 기술의 전문가가 아니라 문제해결사입니다. LLM이 가장 자신 있는 무기라면 그걸로 시작하되, 문제를 해결하기 위해 프론트엔드를 고치고, 백엔드 API를 만들고, 인프라를 만지고, 1 Pager를 쓰는 일까지 — 필요한 건 뭐든 합니다.
[위프를 소개합니다]
위프(whif.io)는 유저가 직접 캐릭터를 만들고, 시나리오를 설계하고, AI 캐릭터와 몰입감 넘치는 대화를 나누는 서비스입니다.
캐릭터가 정말 살아있는 것처럼 느끼게 만드는 것 — 그게 우리의 핵심 과제입니다. 한국과 일본을 중심으로 9개국에서 서비스하고 있습니다.
여러 LLM 프로바이더 동시 운용 + 자체 모델 호스
[우리 팀]
누적 투자금 180억 원 (카카오벤처스, 스프링캠프 등)
2번의 EXIT을 경험하고 다시 시작하는 팀. 7개 아이템에 도전해 5번 실패하고, 2번 매각했습니다
구성원 모두가 창업자 출신, 쿠팡을 비롯한 IT 팀 출신 소수 정예
프론트엔드, 백엔드, LLM, 인프라를 한 사람이 End-to-End로 작업합니다.
[이 포지션이 지금 필요한 이유]
캐릭터가 "그 캐릭터답게" 말하려면, LLM에게 단순히 텍스트를 생성시키는 것만으로는 안 됩니다. 인격을 유지하고, 말투를 지키고, 세계관을 벗어나지 않으면서도 유저가 설레는 답장을 만들어야 합니다. 여러 모델 중 최적을 고르고, 자체 모델을 파인튜닝하고, 캐릭터가 점점 더 자연스러워지도록 개선하는 일 — 이게 이 포지션의 핵심입니다.
LLM을 무기로 들고 합류해, 유저가 "AI인 줄 알면서도 빠져드는" 경험을 만들어낼 프로덕트 엔지니어를 찾고 있습니다.
[합류하면 바로 이런 문제를 풀게 됩니다]
당신의 시작 무기는 LLM입니다
하지만 문제를 해결하는 데 필요한 일은 코딩에 국한되지 않습니다. 어떤 날은 PM과 함께 1 Pager를 쓰고, 어떤 날은 LLM 모델을 바꿔가며 A/B 실험을 돌리고, 어떤 날은 인프라 설정을 만지고, 어떤 날은 프론트엔드 UI를 직접 고칩니다. 문제가 어디에 있든 해결하는 사람 — 그게 우리가 말하는 LLM 엔지니어입니다.
우리 팀의 모든 엔지니어가 같은 문제를 함께 풀고 있습니다. 아래는 프론트엔드 공고든, 백엔드 공고든, LLM 공고든 동일한 문제 목록입니다 — 시작하는 무기만 다릅니다.
우리 팀은 한 사람이 동시에 5~15개의 AI 에이전트를 병렬로 돌리며 일합니다. 솔직히 항상 정신없고 작업 기억이 모자랄 때도 많은데, 그게 또 재밌습니다. 이 속도감이 맞는 분이라면 매일이 신날 겁니다.
[팀이 지금 풀고 있는 문제들]
• 캐릭터의 답장이 올 때 심장이 뛰는 실시간 채팅 경험 만들기
• 새로운 장르의 유저가 첫 대화에서 바로 빠져들 수 있는 앱 설계
• "이 캐릭터 진짜 나를 기억하네" — 프론트부터 LLM까지 관통하는 기능 개발
• 캐릭터가 더 자연스럽게 말하도록 모델 라우팅과 프롬프트 최적화
• 캐릭터와의 관계가 깊어지는 걸 유저가 느낄 수 있는 시스템 설계
• 9개국 유저 모두가 자기 언어로 몰입할 수 있는 다국어 UX
• 결제 한 번으로 끊김 없이 이어지는 매끄러운 경험
• 대화가 점점 지루해지지 않도록 — 채팅 엔진의 서사 확장
[이렇게 일합니다]
가장 중요한 건 속도다
리드타임을 최대한 짧게, 피처를 최대한 빠르게 딜리버리하는 것이 1번입니다. 생산성, 리드타임 단축, 사용자 부정 경험 최소화 — 이 세 가지를 기준으로 모든 의사결정을 합니다.
Agentic Coding
AI 에이전트와 함께 코딩합니다. 코드 리뷰, 테스트, 배포까지 자동화되어 있어서, 아이디어에서 프로덕션까지의 거리가 짧습니다.
E2E 오너십
한 사람이 기획 참여 구현 배포 모니터링까지 소유합니다. 누군가에게 넘기고 기다리는 구조가 아닙니다.
장애에서 배운다
같은 실수를 두 번 하지 않습니다. 장애가 나면 원인을 찾고, 자동화된 도구로 재발을 방지합니다.
• "이 기능 있으면 유저가 더 빠져들겠다" — 문제를 직접 정의하고, 설계하고, 만들고, 배포까지
• 하나의 기능을 프론트엔드 서버 LLM까지 스택을 관통하며 완성
• 유저가 어디서 이탈하는지 데이터로 보고, 실험을 돌리고, 결과로 다음 방향을 결정
• 캐릭터가 더 자연스럽게 말하도록 — LLM 실험, 프롬프트 개선, 모델 전환
• 서비스가 끊기지 않도록 — 인프라, 모니터링, 장애 대응까지 필요하면 직접
• 결제, 다국어, 채팅 엔진 — 도메인 경계 없이 유저 경험에 필요한 건 뭐든
[기술 스택]
• 언어: TypeScript, Python, Go
• 프론트엔드: React 기반 SPA + 모바일 하이브리드 앱 (iOS/Android)
• 백엔드: Typescript 서버, Python 비동기 서버, Go 서버
• AI/LLM: 여러 LLM 프로바이더 + 자체 모델
• 인프라: GCP, CI/CD, 모니터링
• 프롬프트 엔지니어링을 넘어 평가(Eval) 파이프라인을 설계하고 운영한 경험
• Python으로 비동기 API 서버를 구축하고 운영한 경험
우리가 찾는 건 특정 기술의 전문가가 아니라 문제해결사입니다. LLM이 가장 자신 있는 무기라면 그걸로 시작하되, 문제를 해결하기 위해 프론트엔드를 고치고, 백엔드 API를 만들고, 인프라를 만지고, 1 Pager를 쓰는 일까지 — 필요한 건 뭐든 합니다.
[위프를 소개합니다]
위프(whif.io)는 유저가 직접 캐릭터를 만들고, 시나리오를 설계하고, AI 캐릭터와 몰입감 넘치는 대화를 나누는 서비스입니다.
캐릭터가 정말 살아있는 것처럼 느끼게 만드는 것 — 그게 우리의 핵심 과제입니다. 한국과 일본을 중심으로 9개국에서 서비스하고 있습니다.
여러 LLM 프로바이더 동시 운용 + 자체 모델 호스
[우리 팀]
누적 투자금 180억 원 (카카오벤처스, 스프링캠프 등)
2번의 EXIT을 경험하고 다시 시작하는 팀. 7개 아이템에 도전해 5번 실패하고, 2번 매각했습니다
구성원 모두가 창업자 출신, 쿠팡을 비롯한 IT 팀 출신 소수 정예
프론트엔드, 백엔드, LLM, 인프라를 한 사람이 End-to-End로 작업합니다.
[이 포지션이 지금 필요한 이유]
캐릭터가 "그 캐릭터답게" 말하려면, LLM에게 단순히 텍스트를 생성시키는 것만으로는 안 됩니다. 인격을 유지하고, 말투를 지키고, 세계관을 벗어나지 않으면서도 유저가 설레는 답장을 만들어야 합니다. 여러 모델 중 최적을 고르고, 자체 모델을 파인튜닝하고, 캐릭터가 점점 더 자연스러워지도록 개선하는 일 — 이게 이 포지션의 핵심입니다.
LLM을 무기로 들고 합류해, 유저가 "AI인 줄 알면서도 빠져드는" 경험을 만들어낼 프로덕트 엔지니어를 찾고 있습니다.
[합류하면 바로 이런 문제를 풀게 됩니다]
당신의 시작 무기는 LLM입니다
하지만 문제를 해결하는 데 필요한 일은 코딩에 국한되지 않습니다. 어떤 날은 PM과 함께 1 Pager를 쓰고, 어떤 날은 LLM 모델을 바꿔가며 A/B 실험을 돌리고, 어떤 날은 인프라 설정을 만지고, 어떤 날은 프론트엔드 UI를 직접 고칩니다. 문제가 어디에 있든 해결하는 사람 — 그게 우리가 말하는 LLM 엔지니어입니다.
우리 팀의 모든 엔지니어가 같은 문제를 함께 풀고 있습니다. 아래는 프론트엔드 공고든, 백엔드 공고든, LLM 공고든 동일한 문제 목록입니다 — 시작하는 무기만 다릅니다.
우리 팀은 한 사람이 동시에 5~15개의 AI 에이전트를 병렬로 돌리며 일합니다. 솔직히 항상 정신없고 작업 기억이 모자랄 때도 많은데, 그게 또 재밌습니다. 이 속도감이 맞는 분이라면 매일이 신날 겁니다.
[팀이 지금 풀고 있는 문제들]
• 캐릭터의 답장이 올 때 심장이 뛰는 실시간 채팅 경험 만들기
• 새로운 장르의 유저가 첫 대화에서 바로 빠져들 수 있는 앱 설계
• "이 캐릭터 진짜 나를 기억하네" — 프론트부터 LLM까지 관통하는 기능 개발
• 캐릭터가 더 자연스럽게 말하도록 모델 라우팅과 프롬프트 최적화
• 캐릭터와의 관계가 깊어지는 걸 유저가 느낄 수 있는 시스템 설계
• 9개국 유저 모두가 자기 언어로 몰입할 수 있는 다국어 UX
• 결제 한 번으로 끊김 없이 이어지는 매끄러운 경험
• 대화가 점점 지루해지지 않도록 — 채팅 엔진의 서사 확장
[이렇게 일합니다]
가장 중요한 건 속도다
리드타임을 최대한 짧게, 피처를 최대한 빠르게 딜리버리하는 것이 1번입니다. 생산성, 리드타임 단축, 사용자 부정 경험 최소화 — 이 세 가지를 기준으로 모든 의사결정을 합니다.
Agentic Coding
AI 에이전트와 함께 코딩합니다. 코드 리뷰, 테스트, 배포까지 자동화되어 있어서, 아이디어에서 프로덕션까지의 거리가 짧습니다.
E2E 오너십
한 사람이 기획 참여 구현 배포 모니터링까지 소유합니다. 누군가에게 넘기고 기다리는 구조가 아닙니다.
장애에서 배운다
같은 실수를 두 번 하지 않습니다. 장애가 나면 원인을 찾고, 자동화된 도구로 재발을 방지합니다.
주요업무
유저가 캐릭터와 대화하며 빠져드는 경험 — 그 경험을 더 좋게 만드는 모든 일을 합니다.• "이 기능 있으면 유저가 더 빠져들겠다" — 문제를 직접 정의하고, 설계하고, 만들고, 배포까지
• 하나의 기능을 프론트엔드 서버 LLM까지 스택을 관통하며 완성
• 유저가 어디서 이탈하는지 데이터로 보고, 실험을 돌리고, 결과로 다음 방향을 결정
• 캐릭터가 더 자연스럽게 말하도록 — LLM 실험, 프롬프트 개선, 모델 전환
• 서비스가 끊기지 않도록 — 인프라, 모니터링, 장애 대응까지 필요하면 직접
• 결제, 다국어, 채팅 엔진 — 도메인 경계 없이 유저 경험에 필요한 건 뭐든
[기술 스택]
• 언어: TypeScript, Python, Go
• 프론트엔드: React 기반 SPA + 모바일 하이브리드 앱 (iOS/Android)
• 백엔드: Typescript 서버, Python 비동기 서버, Go 서버
• AI/LLM: 여러 LLM 프로바이더 + 자체 모델
• 인프라: GCP, CI/CD, 모니터링
자격요건
• LLM/ML 기반 프로덕션 서비스 개발 또는 운영 경험 (ML 3년 이상, 또는 LLM 프로덕션 1년 이상 포함)• 프롬프트 엔지니어링을 넘어 평가(Eval) 파이프라인을 설계하고 운영한 경험
• Python으로 비동기 API 서버를 구축하고 운영한 경험
