포지션 상세
직스에이아이(ZiggsAI)는 판교 테크노밸리에 위치한 글로벌 AI 스타트업으로, 이스라엘 출신 창업가들이 설립하고 국내 투자자 및 서울대학교 출신 자문진의 지원을 받고 있습니다. 당사는 분산형 멀티 에이전트 시스템을 위한 기초 인프라 레이어와 오케스트레이션 엔진을 구축하고 있습니다. 이를 통해 전문화된 AI 에이전트들이 상호 통신·협업하여 단일 LLM이나 인간이 단독으로 처리할 수 없는 복잡한 워크플로우를 실행할 수 있도록 지원합니다.
현재는 성공적으로 지자체의 투자를 받아 함께 성장할 멤버를 찾고 있습니다.
► ZiggsAI에 합류해야 하는 이유
• 빠르게 성장하는 AI 스타트업의 초기 구성원으로 합류할 수 있는 기회
• 창업자와 함께 최첨단 분산 에이전트 시스템을 직접 설계 및 구축
• 이스라엘 스타트업 문화 경험
• 높은 책임감, 자율성과 성장 기회
• 멀티 에이전트 시스템 설계: 프러덕션급 에이전트 아키텍처(기획 루프, 툴 호출, 상태 반영, 메모리 관리, Human-in-the-loop 프로토콜 등) 설계 및 구현
• 엄격한 평가 체계 구축: 감에 의존한 개발에서 벗어나, LangSmith/Braintrust 등의 도구를 활용하여 데이터셋, 평가자, 회귀 테스트 슈트를 구축함으로써 객관적인 지표에 기반하여 에이전트를 개선
• 프론티어 성능 최적화: 고급 컨텍스트 엔지니어링, 프롬프트 최적화, 구조화된 출력(Structured outputs) 적용 및 트레이스 로그에 대한 면밀한 분석을 통해 에이전트의 신뢰성 극대화
• 프레임워크 활용 및 유연한 자체 구현: 최신 에이전트 스택(LangGraph, Pydantic AI, MCP, OpenAI/Claude SDK 등)을 활용하되, 필요 시 프레임워크를 우회하여 커스텀 오케스트레이션을 직접 구현할 수 있는 엔지니어링 감각 발휘
• 프러덕션급 LLM 엔지니어링 경험: 실사용자가 활용하는 의미 있는 수준의 LLM 파이프라인, RAG 시스템 또는 자율 에이전트를 최소 1회 이상 배포해 본 경험 (API 지연 시간, 호출 제한, 비결정론적 오류 처리 방식에 대한 이해 필수)
• 깊이 있는 아키텍처 직관: 에이전트의 작동 원리(토큰 경제성, 컨텍스트 윈도우 관리, 구조화된 데이터 추출, Zero-shot/Few-shot/Fine-tuning 간의 트레이드오프)에 대한 명확한 이해
• 실험적 사고방식: 에이전트 엔지니어링을 과학적으로 접근하는 태도 (단순히 프롬프트를 수정하고 결과를 기대하는 것이 아닌, 트레이스 점검, 오류 분석, 변수 통제를 통해 디버깅 수행)
• 탄탄한 소프트웨어 엔지니어링 역량: Python 숙련도 필수 (TypeScript 가능자 우대). 비동기 프로그래밍, API, 클린 시스템 디자인에 대한 깊은 이해
• 외국인 상사와의 소통 역량: 영어를 통한 명확한 서면 및 구두 소통 능력 (복잡한 기술적 트레이드오프를 명확히 설명할 수 있는 역량)
현재는 성공적으로 지자체의 투자를 받아 함께 성장할 멤버를 찾고 있습니다.
► ZiggsAI에 합류해야 하는 이유
• 빠르게 성장하는 AI 스타트업의 초기 구성원으로 합류할 수 있는 기회
• 창업자와 함께 최첨단 분산 에이전트 시스템을 직접 설계 및 구축
• 이스라엘 스타트업 문화 경험
• 높은 책임감, 자율성과 성장 기회
주요업무
ZiggsAI의 핵심 에이전트—사내 자동화 스택 및 제품에 탑재되는 멀티 에이전트 오케스트레이션 기능—를 담당하게 됩니다. 단순히 데모용 에이전트를 제작하는 수준을 넘어, 대규모 비결정론적(non-deterministic) 시스템을 안정화하는 방법을 깊이 이해하고 있는 실무 중심의 인재를 위한 자율적인 역할입니다.• 멀티 에이전트 시스템 설계: 프러덕션급 에이전트 아키텍처(기획 루프, 툴 호출, 상태 반영, 메모리 관리, Human-in-the-loop 프로토콜 등) 설계 및 구현
• 엄격한 평가 체계 구축: 감에 의존한 개발에서 벗어나, LangSmith/Braintrust 등의 도구를 활용하여 데이터셋, 평가자, 회귀 테스트 슈트를 구축함으로써 객관적인 지표에 기반하여 에이전트를 개선
• 프론티어 성능 최적화: 고급 컨텍스트 엔지니어링, 프롬프트 최적화, 구조화된 출력(Structured outputs) 적용 및 트레이스 로그에 대한 면밀한 분석을 통해 에이전트의 신뢰성 극대화
• 프레임워크 활용 및 유연한 자체 구현: 최신 에이전트 스택(LangGraph, Pydantic AI, MCP, OpenAI/Claude SDK 등)을 활용하되, 필요 시 프레임워크를 우회하여 커스텀 오케스트레이션을 직접 구현할 수 있는 엔지니어링 감각 발휘
자격요건
소프트웨어 엔지니어링, AI/ML 엔지니어링, 응용 과학 또는 데이터 과학 등 다양한 분야의 인재를 환영합니다. 실제 동작하는 에이전트를 배포하고 그 동작을 엄격하게 추론할 수 있는 역량이 핵심 평가 요소입니다.• 프러덕션급 LLM 엔지니어링 경험: 실사용자가 활용하는 의미 있는 수준의 LLM 파이프라인, RAG 시스템 또는 자율 에이전트를 최소 1회 이상 배포해 본 경험 (API 지연 시간, 호출 제한, 비결정론적 오류 처리 방식에 대한 이해 필수)
• 깊이 있는 아키텍처 직관: 에이전트의 작동 원리(토큰 경제성, 컨텍스트 윈도우 관리, 구조화된 데이터 추출, Zero-shot/Few-shot/Fine-tuning 간의 트레이드오프)에 대한 명확한 이해
• 실험적 사고방식: 에이전트 엔지니어링을 과학적으로 접근하는 태도 (단순히 프롬프트를 수정하고 결과를 기대하는 것이 아닌, 트레이스 점검, 오류 분석, 변수 통제를 통해 디버깅 수행)
• 탄탄한 소프트웨어 엔지니어링 역량: Python 숙련도 필수 (TypeScript 가능자 우대). 비동기 프로그래밍, API, 클린 시스템 디자인에 대한 깊은 이해
• 외국인 상사와의 소통 역량: 영어를 통한 명확한 서면 및 구두 소통 능력 (복잡한 기술적 트레이드오프를 명확히 설명할 수 있는 역량)
