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캐릭터의 개성과 이야기가 오래 이어지는 대화 경험을 만듭니다.
워프스페이스는 AI 캐릭터 채팅 플랫폼 CAVEDUCK(케이브덕)을 운영하고 있습니다. 케이브덕에서는 누구나 자신만의 캐릭터와 세계관을 만들고, AI 캐릭터와 대화하며 새로운 이야기를 만들어갈 수 있습니다.
AI 캐릭터와의 대화에는 다양한 기술적 과제가 있습니다. 캐릭터의 말투와 성격이 일관되어야 하고, 오래전 대화의 중요한 내용을 기억해야 하며, 사용자의 선택에 따라 이야기가 자연스럽게 이어져야 합니다. 다양한 언어에서도 이러한 경험을 제공하면서, 응답 속도와 운영 비용까지 함께 고려해야 합니다.
케이브덕의 LLM 엔지니어는 이러한 문제를 정의하고, 모델과 프롬프트, 메모리와 대화 시스템을 개선합니다. 실제 사용자 반응과 데이터를 바탕으로 가설을 세우고, 실험 결과를 서비스에 반영하며 더 나은 대화 경험을 만들어갑니다.
LLM에 대한 이해와 소프트웨어 개발 역량을 바탕으로, 전 세계 사용자가 즐기는 AI 서비스를 함께 발전시킬 분을 기다립니다.
• 시스템 프롬프트와 입력 컨텍스트를 설계하고, 모델별 특성에 맞게 개선합니다.
• 긴 대화에서도 중요한 설정과 사건을 기억할 수 있도록 대화 요약, 메모리 저장·검색, 컨텍스트 구성 방식을 고도화합니다.
• 다양한 LLM의 대화 품질·응답 속도·비용을 비교하고, 모델 도입과 전환, 장애 시 대체 처리 방식을 개발합니다.
• 평가 데이터셋과 자동·수동 평가 체계를 구축하고, 프롬프트나 모델 변경에 따른 품질 변화를 검증합니다.
• 토큰 사용량, 프롬프트 캐싱, 응답 지연 등을 분석하고, 대화 품질을 고려하면서 운영 효율을 개선합니다.
• 언어별 대화 품질과 번역 문제를 분석하고, 글로벌 사용자 경험을 개선합니다.
• 백엔드 등 관련 영역의 개발과 배포·모니터링에 참여하고, 사용자 피드백과 서비스 데이터를 다음 개선으로 연결합니다.
• Python 또는 JavaScript/TypeScript 중 하나 이상으로 API 연동과 데이터 처리, 서비스 로직을 구현할 수 있으신 분
• 프롬프트, 컨텍스트 윈도우, 토큰, 샘플링 등 LLM의 기본 개념과 특성을 이해하고 계신 분
• 모델의 응답을 비교하고, 평가 기준과 데이터를 바탕으로 개선 효과를 검증할 수 있으신 분
• 로그와 데이터를 활용해 문제의 원인을 분석하고, 해결 방법을 실험해 보신 분
• 사용자 경험과 기술적 제약을 함께 고려하고, 동료들과 해결 방향을 논의할 수 있으신 분
모델과 프롬프트를 직접 실험하고, 그 결과를 실제 서비스의 개선으로 연결한 경험을 중요하게 생각합니다.
워프스페이스는 AI 캐릭터 채팅 플랫폼 CAVEDUCK(케이브덕)을 운영하고 있습니다. 케이브덕에서는 누구나 자신만의 캐릭터와 세계관을 만들고, AI 캐릭터와 대화하며 새로운 이야기를 만들어갈 수 있습니다.
AI 캐릭터와의 대화에는 다양한 기술적 과제가 있습니다. 캐릭터의 말투와 성격이 일관되어야 하고, 오래전 대화의 중요한 내용을 기억해야 하며, 사용자의 선택에 따라 이야기가 자연스럽게 이어져야 합니다. 다양한 언어에서도 이러한 경험을 제공하면서, 응답 속도와 운영 비용까지 함께 고려해야 합니다.
케이브덕의 LLM 엔지니어는 이러한 문제를 정의하고, 모델과 프롬프트, 메모리와 대화 시스템을 개선합니다. 실제 사용자 반응과 데이터를 바탕으로 가설을 세우고, 실험 결과를 서비스에 반영하며 더 나은 대화 경험을 만들어갑니다.
LLM에 대한 이해와 소프트웨어 개발 역량을 바탕으로, 전 세계 사용자가 즐기는 AI 서비스를 함께 발전시킬 분을 기다립니다.
주요업무
• 캐릭터의 성격·말투·세계관을 유지하고, 이야기의 일관성과 다양성을 높이기 위한 대화 시스템을 개발합니다.• 시스템 프롬프트와 입력 컨텍스트를 설계하고, 모델별 특성에 맞게 개선합니다.
• 긴 대화에서도 중요한 설정과 사건을 기억할 수 있도록 대화 요약, 메모리 저장·검색, 컨텍스트 구성 방식을 고도화합니다.
• 다양한 LLM의 대화 품질·응답 속도·비용을 비교하고, 모델 도입과 전환, 장애 시 대체 처리 방식을 개발합니다.
• 평가 데이터셋과 자동·수동 평가 체계를 구축하고, 프롬프트나 모델 변경에 따른 품질 변화를 검증합니다.
• 토큰 사용량, 프롬프트 캐싱, 응답 지연 등을 분석하고, 대화 품질을 고려하면서 운영 효율을 개선합니다.
• 언어별 대화 품질과 번역 문제를 분석하고, 글로벌 사용자 경험을 개선합니다.
• 백엔드 등 관련 영역의 개발과 배포·모니터링에 참여하고, 사용자 피드백과 서비스 데이터를 다음 개선으로 연결합니다.
자격요건
• 소프트웨어 개발 분야에서 1년 이상의 실무 경험이 있으며, LLM을 활용한 서비스나 기능을 개발·운영해 보신 분• Python 또는 JavaScript/TypeScript 중 하나 이상으로 API 연동과 데이터 처리, 서비스 로직을 구현할 수 있으신 분
• 프롬프트, 컨텍스트 윈도우, 토큰, 샘플링 등 LLM의 기본 개념과 특성을 이해하고 계신 분
• 모델의 응답을 비교하고, 평가 기준과 데이터를 바탕으로 개선 효과를 검증할 수 있으신 분
• 로그와 데이터를 활용해 문제의 원인을 분석하고, 해결 방법을 실험해 보신 분
• 사용자 경험과 기술적 제약을 함께 고려하고, 동료들과 해결 방향을 논의할 수 있으신 분
모델과 프롬프트를 직접 실험하고, 그 결과를 실제 서비스의 개선으로 연결한 경험을 중요하게 생각합니다.
