![트위닛-[뷰티컨시어지] LLM/Agent Engineer](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F35948%2Fzxjuqovtcvhofoam__1080_790.jpg&w=700&q=100)
![트위닛-[뷰티컨시어지] LLM/Agent Engineer](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F35948%2Fcvcvio7d86mv05tj__1080_790.jpg&w=700&q=100)
포지션 상세
(주)트위닛은 옴니채널 뷰티 프로파일링 기반 AI Agent 솔루션으로 화장품 유통/메디컬 에스테틱 매장의 최적화 문제를 해결하는 뷰티테크 스타트업입니다.
트위닛은 혁신과 성과로 고객과 시장에서 인정받고 있습니다.
• 대형 클라이언트 보유: CJ올리브영, 삼성전자, GS리테일, Atomy, 현대백화점, 인천국제공항 면세점, 대한화장품산업연구원, 정샘물뷰티, La Rosee, Avene 등의 대형 클라이언트 대상 AI 솔루션 공급
• Global Revenue: 미국, 중국, 싱가포르, 라오스, 스페인 소재 기업 License 수출계약
• 2025년 흑자전환, 분기 당 매출 2배 성장 진행중
• CES2026 삼성전자 뷰티미러 엔진공급 파트너십 체결
• CES2024 혁신상 및 과학기술정보통신부 장관상 수상
** 우리는 이렇게 일해요 **
• 업계 최고 전문가로서의 성장과 구성원 개개인의 커리어 정점을 달성할 수 있는 환경 제공
• 글로벌 경쟁사를 압도할 수 있는 성과와 몰입 지향: 전략적인 사고, 빠른 실행과 피드백, 구성원의 원활한 의사소통 추구
폭발적인 매출 성장 단계에서 글로벌 No.1 뷰티테크 기업으로 도약하기 위해 함께 고민하고 성장할 핵심 인력을 영입중입니다. 업계 최고 기술력과 클라이언트를 보유한 트위닛과 함께 글로벌 마켓 독점, 비약적인 커리어 성장을 위한 몰입을 함께할 새로운 구성원을 기다립니다.
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** 포지션 상세 **
뷰티 도메인의 지식과 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 구조화하고, 이를 기반으로 실제 사용자와 상호작용하는 Beauty Agent를 만드는 핵심 역할입니다. 서로 다른 형태로 존재하는 데이터를 단순히 검색 가능하게 만드는 데 그치지 않고, AI가 관계를 이해하고 근거를 찾아 활용할 수 있는 Knowledge System으로 발전시키고 그 위에 LLM과 Tool Calling을 활용하여 사내의 검색·추천·분석·시뮬레이션 기능을 연결합니다.
단순한 챗봇이나 LLM Wrapper가 아니라, 회사가 보유한 데이터와 AI 기술을 하나의 지능적인 사용자 경험으로 연결하는 시스템을 만드는 경험을 하게 됩니다.
완성된 Agent Framework를 운영하는 역할이 아니라, 초기 단계부터 다음과 같은 핵심 구조를 직접 설계하고 만들어갈 수 있습니다.
• 범용 LLM이 알기 어려운 뷰티 전문 지식을 구조화
• 제품·성분·논문 등 다양한 도메인 데이터를 연결하는 Knowledge Architecture 구축하고 답변을 제품·성분·과학적 근거로 연결
• Structured Search, Semantic Search, RAG 등을 결합한 Retrieval System
• 사내 데이터와 AI 기능을 활용하는 Tool-using Agent
• 사용자 정보와 과거 상호작용, 상태와 맥락을 활용한 개인화된 상호작용
• Agent의 검색 정확도와 답변 품질을 검증하기 위한 Evaluation System
• Computer Vision, 추천, 시뮬레이션 등 다양한 AI 기능을 Agent의 Tool로 연결
• 실제 서비스에서 품질·속도·비용·신뢰성을 측정하고 지속적으로 개선
이런 분이라면 특히 잘 맞습니다
• 단순히 Prompt를 잘 작성하는 것보다, LLM이 신뢰할 수 있는 데이터와 시스템을 어떻게 만들어야 하는지 고민하는 일이 재미있는 분
• RAG나 Agent Framework를 사용하는 것 자체보다, 어떤 데이터를 어떻게 표현하고 검색해야 실제 문제를 잘 해결할 수 있는지에 관심이 많은 분
• LLM Application, Search, Recommendation, Knowledge System, Backend Engineering의 접점에서 문제를 해결하는 데 흥미가 있는 분
• 정해진 Agent Architecture를 구현하는 것보다, 초기 단계에서 데이터 모델과 Retrieval, Tool, Evaluation 구조를 직접 설계하는 것을 선호하는 분
• 데모 수준의 Agent가 아니라 실제 사용자가 반복해서 사용할 수 있는 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 제품을 만들고 싶은 분
• 뷰티라는 Vertical Domain에서 축적되는 데이터와 지식이 장기적으로 AI 시스템의 경쟁력이 되는 과정에 매력을 느끼는 분
지금 지원하세요
저희와 함께 혁신을 만들어갈 준비가 되셨나요?
트위닛과 함께 당신의 다음 커리어 여정을 시작하세요.
• 구조화 데이터, 문서, 검색 인덱스 등을 연결하고 RAG, Knowledge Graph, Ontology 등의 기술을 활용하여 정확한 검색과 관계 추론이 가능한 Knowledge Retrieval 기술 개발
• LLM이 사내 Knowledge, 사용자 데이터, 검색 시스템 및 다양한 AI 기능을 활용하여 사용자의 복합적인 요청을 해결하는 AI Agent 개발
• 사용자 정보와 과거 상호작용을 기반으로 일관되고 개인화된 상담·검색·추천 경험을 제공하는 Context / Memory 기반 Agent 개발
• Agent의 검색 정확도, 답변 품질, Tool 사용 정확도와 신뢰성을 정량적으로 평가하고 지속적으로 개선
• 제품·AI·Backend 팀과 협업하여 분석, 검색, 추천, 시뮬레이션 등 다양한 기능을 하나의 AI 기반 사용자 경험으로 연결
(산업체, 연구실, 대학원 연구 경력 포함)
• 구조화·비구조화 데이터를 목적에 맞게 모델링하고, 검색이나 AI 시스템에서 활용할 수 있는 형태로 설계해본 경험이 있으신 분
• API, 데이터베이스, 검색 시스템 등 Backend System을 이해하고 여러 데이터와 서비스를 연결할 수 있는 분
• LLM API 또는 Open-source LLM을 활용하여 실제 기능이나 서비스를 구현해본 경험이 있으신 분
• Retrieval 및 LLM 결과의 품질을 정량적으로 평가하고 실패/오류 케이스를 분석하여 반복적으로 시스템을 개선할 수 있는 분
• 새로운 기술과 논문을 이해하고 실제 문제에 맞게 구현·검증할 수 있는 분
• 다양한 직군과 협업하여 문제를 정의하고 기술적인 판단과 결과를 명확하게 커뮤니케이션할 수 있는 분
트위닛은 혁신과 성과로 고객과 시장에서 인정받고 있습니다.
• 대형 클라이언트 보유: CJ올리브영, 삼성전자, GS리테일, Atomy, 현대백화점, 인천국제공항 면세점, 대한화장품산업연구원, 정샘물뷰티, La Rosee, Avene 등의 대형 클라이언트 대상 AI 솔루션 공급
• Global Revenue: 미국, 중국, 싱가포르, 라오스, 스페인 소재 기업 License 수출계약
• 2025년 흑자전환, 분기 당 매출 2배 성장 진행중
• CES2026 삼성전자 뷰티미러 엔진공급 파트너십 체결
• CES2024 혁신상 및 과학기술정보통신부 장관상 수상
** 우리는 이렇게 일해요 **
• 업계 최고 전문가로서의 성장과 구성원 개개인의 커리어 정점을 달성할 수 있는 환경 제공
• 글로벌 경쟁사를 압도할 수 있는 성과와 몰입 지향: 전략적인 사고, 빠른 실행과 피드백, 구성원의 원활한 의사소통 추구
폭발적인 매출 성장 단계에서 글로벌 No.1 뷰티테크 기업으로 도약하기 위해 함께 고민하고 성장할 핵심 인력을 영입중입니다. 업계 최고 기술력과 클라이언트를 보유한 트위닛과 함께 글로벌 마켓 독점, 비약적인 커리어 성장을 위한 몰입을 함께할 새로운 구성원을 기다립니다.
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** 포지션 상세 **
뷰티 도메인의 지식과 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 구조화하고, 이를 기반으로 실제 사용자와 상호작용하는 Beauty Agent를 만드는 핵심 역할입니다. 서로 다른 형태로 존재하는 데이터를 단순히 검색 가능하게 만드는 데 그치지 않고, AI가 관계를 이해하고 근거를 찾아 활용할 수 있는 Knowledge System으로 발전시키고 그 위에 LLM과 Tool Calling을 활용하여 사내의 검색·추천·분석·시뮬레이션 기능을 연결합니다.
단순한 챗봇이나 LLM Wrapper가 아니라, 회사가 보유한 데이터와 AI 기술을 하나의 지능적인 사용자 경험으로 연결하는 시스템을 만드는 경험을 하게 됩니다.
완성된 Agent Framework를 운영하는 역할이 아니라, 초기 단계부터 다음과 같은 핵심 구조를 직접 설계하고 만들어갈 수 있습니다.
• 범용 LLM이 알기 어려운 뷰티 전문 지식을 구조화
• 제품·성분·논문 등 다양한 도메인 데이터를 연결하는 Knowledge Architecture 구축하고 답변을 제품·성분·과학적 근거로 연결
• Structured Search, Semantic Search, RAG 등을 결합한 Retrieval System
• 사내 데이터와 AI 기능을 활용하는 Tool-using Agent
• 사용자 정보와 과거 상호작용, 상태와 맥락을 활용한 개인화된 상호작용
• Agent의 검색 정확도와 답변 품질을 검증하기 위한 Evaluation System
• Computer Vision, 추천, 시뮬레이션 등 다양한 AI 기능을 Agent의 Tool로 연결
• 실제 서비스에서 품질·속도·비용·신뢰성을 측정하고 지속적으로 개선
이런 분이라면 특히 잘 맞습니다
• 단순히 Prompt를 잘 작성하는 것보다, LLM이 신뢰할 수 있는 데이터와 시스템을 어떻게 만들어야 하는지 고민하는 일이 재미있는 분
• RAG나 Agent Framework를 사용하는 것 자체보다, 어떤 데이터를 어떻게 표현하고 검색해야 실제 문제를 잘 해결할 수 있는지에 관심이 많은 분
• LLM Application, Search, Recommendation, Knowledge System, Backend Engineering의 접점에서 문제를 해결하는 데 흥미가 있는 분
• 정해진 Agent Architecture를 구현하는 것보다, 초기 단계에서 데이터 모델과 Retrieval, Tool, Evaluation 구조를 직접 설계하는 것을 선호하는 분
• 데모 수준의 Agent가 아니라 실제 사용자가 반복해서 사용할 수 있는 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 제품을 만들고 싶은 분
• 뷰티라는 Vertical Domain에서 축적되는 데이터와 지식이 장기적으로 AI 시스템의 경쟁력이 되는 과정에 매력을 느끼는 분
지금 지원하세요
저희와 함께 혁신을 만들어갈 준비가 되셨나요?
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주요업무
• 제품, 성분, 과학 논문 등 다양한 도메인 데이터를 수집·정제하고, AI가 안정적으로 활용할 수 있는 형태로 구조화하는 Knowledge System 개발• 구조화 데이터, 문서, 검색 인덱스 등을 연결하고 RAG, Knowledge Graph, Ontology 등의 기술을 활용하여 정확한 검색과 관계 추론이 가능한 Knowledge Retrieval 기술 개발
• LLM이 사내 Knowledge, 사용자 데이터, 검색 시스템 및 다양한 AI 기능을 활용하여 사용자의 복합적인 요청을 해결하는 AI Agent 개발
• 사용자 정보와 과거 상호작용을 기반으로 일관되고 개인화된 상담·검색·추천 경험을 제공하는 Context / Memory 기반 Agent 개발
• Agent의 검색 정확도, 답변 품질, Tool 사용 정확도와 신뢰성을 정량적으로 평가하고 지속적으로 개선
• 제품·AI·Backend 팀과 협업하여 분석, 검색, 추천, 시뮬레이션 등 다양한 기능을 하나의 AI 기반 사용자 경험으로 연결
자격요건
• LLM, Machine Learning, Software Engineering 등 관련 분야에서 2년 이상의 연구 또는 개발 경험이 있으신 분(산업체, 연구실, 대학원 연구 경력 포함)
• 구조화·비구조화 데이터를 목적에 맞게 모델링하고, 검색이나 AI 시스템에서 활용할 수 있는 형태로 설계해본 경험이 있으신 분
• API, 데이터베이스, 검색 시스템 등 Backend System을 이해하고 여러 데이터와 서비스를 연결할 수 있는 분
• LLM API 또는 Open-source LLM을 활용하여 실제 기능이나 서비스를 구현해본 경험이 있으신 분
• Retrieval 및 LLM 결과의 품질을 정량적으로 평가하고 실패/오류 케이스를 분석하여 반복적으로 시스템을 개선할 수 있는 분
• 새로운 기술과 논문을 이해하고 실제 문제에 맞게 구현·검증할 수 있는 분
• 다양한 직군과 협업하여 문제를 정의하고 기술적인 판단과 결과를 명확하게 커뮤니케이션할 수 있는 분
