AI Engineer (Brain, AIOC)

# 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- 이 포지션은 토스에서 AI가 텍스트·이미지 기반 에이전트와 실시간 음성 에이전트를 통해 고객과 자연스럽게 대화하고, 실제 비즈니스를 수행하는 시스템을 만드는 팀에 합류해요.
- 텍스트·이미지 기반 에이전트는 고객의 의도와 맥락을 이해하고, RAG를 통해 필요한 정보를 찾아오며, Tool Calling으로 적절한 서비스 기능을 실행해 고객의 문제를 해결해야 해요.
- 실시간 음성 에이전트는 고객이 말을 끊기도 하고, 맥락을 갑자기 바꾸기도 하고, 침묵이 흐르기도 하는 상황에서도 자연스럽게 대화를 이어가야 해요. Out-bound 콜의 혹독한 환경에서도 목적을 달성할 수 있는 지능적인 서비스를 만들고 있어요.
- 단순한 대화를 넘어서, 실제 비즈니스를 수행하는 AI 에이전트를 만들어요. 고객을 움직일 수 있는 똑똑한 AI를 위해 각 분야의 전문가가 힘을 모아 원팀으로 일해요.
- 최신 AI 기술을 실제 고객과의 상호작용이라는 가장 까다로운 환경에 적용하고, 매일 고객 피드백과 데이터로 검증해요.
- 멀티모달 이해와 LLM을 활용한 실시간 음성 대화는 아직 업계에도 정답이 없는 영역이에요. 논문을 읽는 것에서 멈추지 않고, 실제 고객 데이터로 직접 답을 만들어가는 팀이에요.

# 합류하면 함께 할 업무에요
- 텍스트·이미지 기반 에이전트와 실시간 음성 에이전트의 두뇌 역할을 하는 핵심 기능들을 설계하고 구현해요.
- 프롬프트, 에이전트 구성, RAG, Context Engineering, Evaluation, Tool Calling, Guardrail 등 AI 에이전트가 각 환경에서 효과적이고 안전하게 목적을 달성할 수 있도록 여러 장치를 고안하고 실험해요.
- 불확실하고 확률적인 AI/ML 컴포넌트를 원하는 목적에 맞게 안전하고 효과적으로 사용할 수 있도록 정량화된 평가와 검증을 수행하고, 반복적으로 개선되는 파이프라인을 설계해요.
- 실제 고객 피드백과 비즈니스 지표에서 개선점을 찾고 반복적으로 개선하여, 고객과 자연스럽게 상호작용하고 비즈니스 성과를 만들어내는 AI 에이전트를 만들어요.
- 텍스트·이미지 기반 에이전트에서는 다양한 멀티모달 입력과 풍부한 맥락을 정확하게 이해하고 활용할 수 있도록 하며, 실시간 음성 환경에서는 저지연·고품질의 대화 경험을 만들 수 있도록 지능적이고 효율적인 에이전트 구성을 설계해요.
- 기술적 정교함뿐 아니라 비즈니스 적용 가능성과 지속 가능성까지 고려한 솔루션을 설계해요. 지금까지 명확히 정의되지 않았던 영역에 AI를 적용할 수 있는 가능성도 탐색해요.

# 이런 분과 함께하고 싶어요
- 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. 불확실성을 정량화하는 데 능숙하고, 본인만의 검증 방식을 갖춘 분이면 좋아요.
- Multi-Agent, LLM, RAG, 멀티모달 모델 등 최신 AI 기술을 활용해 복잡한 비즈니스 문제를 해결한 경험이 필요해요. 기술을 위한 기술이 아니라, 고객 경험과 비즈니스 성과를 극대화하기 위한 고민이 중요해요.
- 기술적 실험뿐 아니라 서비스 적용 가능성과 확장성까지 고려한 설계 경험이 있으면 좋아요.
- 품질·지연 시간·비용 사이의 트레이드오프를 이해하고, 상황에 맞는 선택과 최적화를 해본 분이면 좋아요.
- 텍스트, 이미지, 음성, 구조화 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 활용해 모델을 설계하고 실험해본 분이 필요해요.
- 음성 관련 경험이 없어도, 텍스트·이미지 기반을 포함한 프로덕션 레벨의 AI 에이전트를 개발하고 반복적으로 개선한 경험이 있다면 충분해요.

# 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- 단순한 모델링 기술 나열보다는, 무엇을 개선하고 어떤 영향을 주었는지를 구체적으로 보여주시면 좋아요.
- 경험에 대한 공유는, 제약 상황 → 문제 정의 → 실험 설계 → 평가 → 개선의 과정이 잘 드러나도록 정리해 주시면 좋아요.
- 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
> “말하고 듣는 AI 기술로 고객의 경험을 바꾸는 서비스를 만들고 있어요. 세상을 바꾸는 AI 기술을 함께 만들 동료를 찾습니다!”
> - 세상에 없던 zero to one 서비스이기 때문에, 고객 관점에서 문제를 정의하고 개선 방법을 찾아내는 관점이 중요해요.
> - 단순 모델링 반복 작업이 아니라, AI를 비롯한 다양한 툴 셋으로 주어진 문제를 유연하게 풀어내야해요.
> - 우리가 만든 AI가 성장하는 과정에 직접 기여할 수 있어요. 단순히 질문에 잘 대답하는 챗봇을 넘어, 비즈니스 파트너로 일하는 똑똑한 AI를 함께 만들어가요.