포지션 상세
AI Agent Engineer는 LLM 기반 AI Agent와 Agent Workflow를 설계하고 개발하며, 사내 시스템과 Knowledge를 연결하여 실제 업무에 활용 가능한 Enterprise AI Agent를 구현하는 역할을 담당합니다.
특정 Agent Framework의 사용 경험보다 Agent의 구조와 실행 원리를 이해하고, 과제의 요구사항에 맞는 Framework·SDK·Model을 선택하여 서비스로 구현하는 역량을 중요하게 생각합니다.
또한 AX Manager와 협업하여 기술적 실현 가능성을 검토하고, PoC부터 서비스 구현 및 운영까지 AI Agent의 기술적 완성도를 책임집니다.
• Planning·Tool Calling·Context·Memory 등을 활용한 Agent 실행 구조 구현
• MCP·API·DB·ERP 등 사내 시스템 및 Knowledge 연계 구조 개발
• RAG·Embedding·Vector Search 기반 Enterprise Knowledge 활용 구조 개발
• Guardrail·인증·인가·Human-in-the-loop 등 안전한 Agent 실행 구조 구현
• Agent Evaluation·Logging·Tracing·Monitoring 등 품질 및 운영 환경 구축
• 공통 Tool·컴포넌트·Agent Template 등 재사용 가능한 Agent Platform 개발
• OpenAI·Anthropic·Gemini 등 LLM API 활용 개발 경험
• 하나 이상의 Agent Framework 또는 Agent SDK 기반 Agent 구현 경험
• Agent Loop·State·Context·Tool·Handoff·Orchestration 등 Agent Architecture에 대한 이해
• Prompt Engineering 및 Tool/Function Calling에 대한 이해
• RAG·Embedding·Vector Search 및 REST API·외부 시스템 연동에 대한 개발 경험
특정 Agent Framework의 사용 경험보다 Agent의 구조와 실행 원리를 이해하고, 과제의 요구사항에 맞는 Framework·SDK·Model을 선택하여 서비스로 구현하는 역량을 중요하게 생각합니다.
또한 AX Manager와 협업하여 기술적 실현 가능성을 검토하고, PoC부터 서비스 구현 및 운영까지 AI Agent의 기술적 완성도를 책임집니다.
주요업무
• LLM 기반 AI Agent 및 Agent Workflow 설계·개발• Planning·Tool Calling·Context·Memory 등을 활용한 Agent 실행 구조 구현
• MCP·API·DB·ERP 등 사내 시스템 및 Knowledge 연계 구조 개발
• RAG·Embedding·Vector Search 기반 Enterprise Knowledge 활용 구조 개발
• Guardrail·인증·인가·Human-in-the-loop 등 안전한 Agent 실행 구조 구현
• Agent Evaluation·Logging·Tracing·Monitoring 등 품질 및 운영 환경 구축
• 공통 Tool·컴포넌트·Agent Template 등 재사용 가능한 Agent Platform 개발
자격요건
• Python 또는 TypeScript 기반 애플리케이션·백엔드 개발 경력 5년 이상• OpenAI·Anthropic·Gemini 등 LLM API 활용 개발 경험
• 하나 이상의 Agent Framework 또는 Agent SDK 기반 Agent 구현 경험
• Agent Loop·State·Context·Tool·Handoff·Orchestration 등 Agent Architecture에 대한 이해
• Prompt Engineering 및 Tool/Function Calling에 대한 이해
• RAG·Embedding·Vector Search 및 REST API·외부 시스템 연동에 대한 개발 경험


