대화형 AI 에이전트 젠투(Gentoo)
를 함께 만들어갈
소프트웨어 엔지니어(Software Engineer)를 찾고 있어요
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와들은 온라인 쇼핑몰에서의 구매경험을 혁신하고자 하는 목표에서 시작하여, LLM 기반의 대화형 에이전트 젠투(Gentoo)를 만들고 있어요. 젠투는 오프라인 매장의 점원처럼 구매전환을 목표로 고객과 대화하며 상황과 의도에 따른 맞춤상품 추천, 정보 안내, 설득을 할 수 있어요. 고객과의 대화 데이터를 지속적으로 학습하여 최적의 판매 전략을 스스로 찾아가며, 이를 쇼핑몰을 운영하는 MD & CRM 마케터가 활용할 수 있도록 제공해요.
를 만들고 있어요. 젠투는 오프라인 매장의 점원처럼 구매전환을 목표로 고객과 대화하며 상황과 의도에 따른 맞춤상품 추천, 정보 안내, 설득을 할 수 있어요. 고객과의 대화 데이터를 지속적으로 학습하여 최적의 판매 전략을 스스로 찾아가며, 이를 쇼핑몰을 운영하는 MD & CRM 마케터가 활용할 수 있도록 제공해요. 젠투는 정확한 정보 제공을 목표로 하는 Q&A 챗봇 대비 더욱 복잡하고 구현이 어려워요. 상품 구매와 관련된 다양한 상황과 의도를 이해하고 최적의 상품을 추천해야 할 뿐만 아니라, 해당 상품이 왜 추천되었는지에 대해 근거를 들어 설득해야 해요. 계속 변화하는 상품 라인업과 시장 트렌드에 발맞추어 지속적인 재학습이 필수적이기도 하고요.
이러한 젠투를 만들기 위해 와들 프로덕트 팀에서는 2021년부터 정말 다양한 시도를 해왔어요. 커머스 도메인에 특화된 자체 모델 개발은 물론, 범용적인 LLM의 한계를 보완하기 위한 RAG, 다수의 sLLM을 결합한 MoE(*Mixture of Experts) 아키텍처 구성 등을 오랜 기간 실험해왔어요. LLM의 잠재력을 활용하여 완성도 높은 프로덕트를 만들고, 많은 사용자에게 혁신적인 경험을 제공하는 경험을 함께할 수 있는 무대, “와들”로 여러분을 초대합니다
합류하시면 이런 일을 함께 해요
대화형 에이전트 젠투 솔루션을 공급하고, 운영하고, 새로운 버전을 배포하는 end-to-end 업무를 담당해요. ML 엔지니어와 함께 LLM을 활용하여 프로덕트에 가치를 더할 수 있는 방법을 고민하고 탐색하는 포지션입니다.
BE Engineering
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대화형 에이전트 젠투를 새로운 고객사에 공급하기 위한 PoC(*Proof of Concept) 프로젝트를 함께해요.
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SaaS 솔루션이 끊김없이 제공될 수 있도록 고가용성을 갖춘 서버를 비용 최적화하여 개발하고 운영해요.
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온디멘드 서비스 뿐 아니라 AWS Lambda와 같은 서버리스 서비스들도 적극 활용하고 있어요.
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PO, 프론트엔드 엔지니어와 소통하며 요구사항 스펙에 맞추어 프로덕트 전반의 API를 개발해요.
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API 명세서를 작성하고 관리해요.
LLM Engineering
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프로덕트 전반에 활용되는 LLM의 프롬프트(prompt)를 관리하고 새로운 프롬프팅 기법을 실험해요.
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범용적인 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 프로덕트에 가치를 더할 수 있는 방법을 고민하고 탐색해요. 가령, 이러한 고민을 함께하게 될 거에요.
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젠투의 대화 데이터를 분석하여 효과적인 CRM 캠페인 소재와 세그먼트를 발굴할 수 있을까?
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젠투의 대화 도중 생성되는 ‘예시 입력’ 텍스트를 개선하기 위해 어떤 시도를 할 수 있을까?
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LLM을 활용하여 젠투가 상품을 추천할 때 해당 상품 카테고리와 관련된 전문 지식을 참조할 수 있도록 개선할 수 있을까?
와들은 이런 분을 찾고 있어요
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기본적인 Python 문법과 구조에 대한 이해를 넘어 객체지향 프로그래밍과 고급 python 기능을 이해하고 사용할 수 있는 분
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FastAPI를 사용한 API 설계 및 개발 경험과 비동기 처리 및 성능 최적화 방법에 대한 이해가 있으신 분
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sLLM, RAG, MoE 등 언어 모델과 관련된 최신 동향에 대해 이해하고 있는 분
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뛰어난 커뮤니케이션 스킬을 갖추신 분
이런 경험을 가진 분이라면 더욱 좋아요!
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AWS 클라우드 환경에서의 개발 경험이 있는, 특히 EC2, S3, RDS, Lambda 서비스를 능숙하게 이용하실 수 있는 분
와들은 다음의 개발 스택을 활용하고 있어요.
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Python 3.10. Fast API, Flask, PyTorch
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AWS EC2, ELB, ASG, API Gateway, RDS, Lambda
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프롬프트의 동작 원리에 대해 이해하고, 효과적으로 활용 가능하신 분
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LLM Fine-tuning 경험이 있으신 분
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RAG(*Retrieval-Augmented Generation) 기법을 활용한 프로덕트 개발 경험이 있으신 분
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NLP, LLM 관련 프로덕트를 개발하고 성공적으로 출시한 경험이 있으신 분
와들로의 합류 여정이에요
채용 프로세스 : 서류 전형 → (커피챗 or 전화 인터뷰) → 대면 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 합격
대면 인터뷰는 해당 포지션에 대한 경험과 전문성을 확인하는 직무 인터뷰와 서로의 Culture fit을 확인하기 위한 컬처 인터뷰로 구성됩니다. 인터뷰는 1시간 ~ 1시간 30분 가량 진행되며, 포지션 및 상황에 따라 시간은 유동적일 수 있습니다. 직무 인터뷰에서는 업무 연관성이 높은 와들 팀원, 컬처 인터뷰에서는 와들의 리더십과 인터뷰를 진행합니다. 인터뷰 중 언제라도 해당 포지션의 업무와 와들의 조직문화에 대해 질문하실 수 있어요 :) 각 전형 결과(합격/불합격)에 관계 없이 모든 지원자 분들께 3~5 영업일 이내 개별 연락드립니다. 정규직의 경우, 3개월의 수습기간이 적용됩니다. 이 기간 동안 급여는 100% 지급되며 평가에 따라 수습이 연장되거나 종료될 수 있습니다. 채용 진행 과정에서 제출한 이력서·증빙자료 등에서 사실과 다른 정보 및 허위 기재 사항이 발견될 시 합격이 취소될 수 있습니다.문의처 및 오피스 위치
채용 문의 : jihyuk@waddlelab.com
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와들 채용에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 메일로 문의주세요.
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가벼운 커피챗도 언제나 환영입니다!
오피스 위치 : 서울시 강남구 역삼로 172, MARU 360
