AI Engineer - Self-Evolving Agent

About the Team & Mission

Gleo AI는 현대차 더 뉴 그랜저에 처음 적용된 LLM 기반 차량용 음성 AI 에이전트입니다. 사용자는 정해진 명령어를 외우지 않아도 차량과 자연스럽게 대화하며 내비게이션, 전화, 웹 검색 기능 등을 제어할 수 있습니다. Gleo는 발화자의 위치, 대화 맥락, 주행 상황을 함께 이해하고, 사용자의 의도를 처리하기 위해 적합한 에이전트를 선택·조합해 기능을 실행하며 자연스러운 응답을 생성합니다.

Gleo Core 팀은 이 경험의 중심에 있는 LLM/에이전트 시스템을 만듭니다. Agent orchestration, tool/function calling, memory 기반 개인화, 서비스 품질 평가와 효율 최적화까지 Gleo AI의 핵심 동작을 설계하고 고도화합니다.

우리는 실제 차량에 탑재되는 AI 제품을 함께 발전시킬 AI Engineer를 찾고 있습니다. 에이전트를 연구 수준의 데모가 아니라, 수많은 사용자가 매일 경험하는 안정적이고 유용한 서비스로 만들고 싶은 분이라면 Gleo Core 팀에서 의미 있는 문제를 함께 풀 수 있습니다.

Responsibilities

• Agent의 실행 경험과 Feedback으로부터 재사용 가능한 Skill, Knowledge, Strategy, Workflow를 생성·평가·개선하는 Self-Improvement Loop를 구축합니다.

• 실제 서비스의 Interaction과 Execution Trace를 학습·평가 데이터로 연결하고, 개선된 Capability를 다시 실차에서 검증하는 Data Flywheel을 구축합니다.

• LLM 기반 Agent의 Planning, Tool-use, Context Management, Orchestration을 설계하고, 복잡한 Task를 안정적으로 수행하는 Agentic AI Architecture와 Execution Runtime을 개발합니다.

• 최신 연구를 Gleo의 문제에 실험·검증하여 Production Capability로 구현하고, 그 과정에서 발견되는 Safety Risk와 Failure Mode에 대응합니다.

Qualifications

• 컴퓨터공학, 인공지능 등 관련 분야 석사 학위 이상 및 AI/ML 또는 소프트웨어 엔지니어링 분야 4년 이상의 실무 경력

• LLM 및 Agentic AI의 핵심 원리를 이해하고, 이를 실서비스에 적용해 본 경험

• 최신 연구를 빠르게 이해하고, 가설 수립 → 실험 → 평가로 적용 가능성을 검증할 수 있는 역량

• Production 수준의 AI/ML 시스템을 설계·구현·운영할 수 있는 소프트웨어 개발 역량 (Python 혹은 Kotlin 선호)

• 정답이 정해져 있지 않은 문제를 스스로 정의하고, 실제 사용자에게 전달되는 결과까지 만들어내는 Ownership

• 근거를 바탕으로 치열하게 토론하되, 결정된 방향에는 함께 Align하여 실행하는 협업 역량

Preferred Qualifications

• Agent가 경험과 Feedback으로부터 학습·개선하는 Self-Improvement 시스템을 연구하거나 구현한 경험

• Agent의 Evaluation, Benchmark, LLM-as-a-Judge, Regression Testing 체계를 구축·운영한 경험

• 대규모 Interaction 및 Execution Trace를 활용한 Data Flywheel 또는 Continuous Learning Pipeline 구축 경험

• Multi-Agent, MCP, A2A 등 Agent 시스템을 연구하거나 실제 서비스에 적용한 경험

• Prompt Injection, Memory/Skill Poisoning, Tool-use Safety 등 Agentic AI의 Safety 및 Failure Mode에 대응한 경험

• LLM 서비스의 Latency, Cost, Reliability, Task Performance를 측정하고 최적화한 경험

• 주요 학회 논문 게재, 오픈소스 기여 또는 연구 아이디어를 Production Capability까지 연결한 경험

• 차량, 모바일 등 디바이스 특성을 고려한 AI/LLM 서비스를 설계·개발한 경험

Interview Process

1. 서류 전형

2. 1차 면접 (1시간 내외)

3. 2차 면접 (3시간 내외)

4. 처우 협의·입사

Additional Information

• 전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

• 지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.

• 지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, [email protected]로 문의해 주시기 바랍니다.

• 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.

• 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.

• 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.

• 지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.

• 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.

• 3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.