AI Engineer (AI Operation Center)

# 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 이 포지션은 토스 커머스에서 AI가 고객과 실시간 음성 대화를 나누는 시스템을 만들고 있는 팀에 합류해요.
- 텍스트 챗봇이 아니라 실제 전화 통화예요. 고객이 말을 끊기도 하고, 맥락을 갑자기 바꾸기도 하고, 침묵이 흐르기도 해요. 그 모든 상황에서 AI가 자연스럽게 대화를 이어가야 해요.
- LLM, Multi-Agent, APO(Automatic Prompt Optimization), LLM-as-Judge 등 최신 AI 기술을 실제 고객 통화라는 가장 까다로운 환경에 적용하고, 매일 데이터로 검증해요.
- 음성 + LLM 실시간 대화는 아직 업계에도 정답이 없는 영역이에요. 논문을 읽는 것에서 멈추지 않고, 실제 통화 데이터로 직접 답을 만들어가는 팀이에요.

# 합류하면 함께 할 업무에요
- 음성 기반 AI 에이전트의 핵심 기능들(대화 흐름을 제어하고, 상태 관리, Tool Calling, 안전 장치 등)을 설계하고 구현해요.
- 저지연·고품질 음성 경험을 만들기 위해 STT/TTS를 통합하여 프로덕션 수준의 음성 UX를 구현해요.
- 프롬프트, 컨텍스트 구성, LLM as a Judge, 오프라인/온라인 실험 등 에이전트의 전체적인 품질을 끌어올릴 수 있는 실험 루틴을 설계하고 운영해요.
- 대규모 언어 모델(LLM), RAG, 멀티모달 모델 등을 활용해, 기존 방식으로는 풀기 어려웠던 과제에 새로운 접근을 시도해요.
- 문제 해결뿐 아니라, 지금까지 명확히 정의되지 않았던 영역에 AI를 적용할 수 있는 가능성도 탐색해요.
- 기술적 정교함뿐 아니라 비즈니스 적용 가능성과 지속 가능성까지 고려한 솔루션을 설계해요.

# 이런 분과 함께하고 싶어요
- Multi-Agent, LLM, RAG, 멀티모달 모델 등 최신 AI 기술을 활용해 복잡한 문제를 해결한 경험이 필요해요.
- 다양한 형태의 데이터(텍스트, 이미지, 구조화 데이터)를 통합적으로 활용해 모델을 설계하고 실험해 본 분이 필요해요.
- 새로운 문제를 탐색하고 기술적으로 정의하는 일에 흥미와 역량을 가진 분이라면 좋아요.
- 문제 정의부터 모델 설계, 실험, 정량 평가까지 전체 과정을 주도한 경험이 있으면 좋아요. 데이터셋/지표/가드레일을 기반으로 품질을 체계적으로 끌어올릴 수 있는 분을 찾고 있어요.
- PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain 등 최신 AI 생태계에 익숙해야 해요.
- 기술적 실험 뿐 아니라, 서비스 적용 가능성과 확장성까지 고려한 설계 경험이 있으면 좋아요.
- 품질·지연 시간·비용 트레이드오프를 이해하고, 상황에 맞는 선택과 최적화를 해본 분이면 좋아요.

# 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- 단순한 모델링 기술 나열보다는, 무엇을 개선하고 어떤 영향을 주었는지를 구체적으로 보여주시면 좋아요.
- 다양한 데이터나 제약 조건 속에서, 실험과 반복 개선을 통해 의미 있는 성과를 만들어낸 경험이 있다면 강조해 주세요.
- 협업 과정에서 어떤 역할을 했는지, 기술 외적으로도 문제 해결에 어떻게 기여했는지 드러나면 더 좋습니다.

# 토스로의 합류여정
- 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
- 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 시스템 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.

# 함께할 동료를 위한 한마디
> “AI로 복잡한 문제를 해결하는 건 시작일 뿐이에요.
우리가 진짜 집중하는 건, 문제 그 자체를 다시 바라보고 더 좋은 방향으로 바꾸는 일이에요.”
> - 단순히 정제된 데이터를 모델에 넣는 게 아니라, 아직 정의되지 않은 문제를 어떻게 기술적으로 풀 수 있을지 고민하는 일이 더 많아요.
> - 매번 "이걸 꼭 모델링으로 풀어야 할까?"부터 시작해서, 가장 임팩트 있는 접근이 무엇일지 문제 자체를 다시 바라보는 과정이 있어요.
> - 서비스팀이나 운영팀이 수동으로 하던 일에 AI를 붙이는 데 그치지 않고, AI가 중심이 되는 새로운 흐름을 먼저 설계할 수 있어요.