About the Team & Mission

42dot의 Gleo Interactor 팀은 차량과 사용자를 자연스럽게 연결하는 AI Agent 기술을 개발합니다. 또한 사용자의 요청과 차량 상황을 이해하고, 차량의 다양한 기능과 앱을 적절하게 활용해 필요한 동작을 수행하며, 그 결과를 자연스럽게 전달하는 LLM 기반 인터랙션 시스템을 만들고 있습니다.

특히 차량에서는 LLM의 판단이 실제 차량 동작으로 이어질 수 있기 때문에, 일반적인 대화형 AI보다 높은 수준의 신뢰성이 요구됩니다. 차량의 상황과 제약을 정확하게 반영하고, 상황에 맞는 행동을 선택하며 잘못된 차량 제어와 오동작을 방지하는 Agent 를 만드는 핵심 과제를 함께 수행할 분들을 기다립니다.

Responsibilities

• LLM 기반 AI Agent의 구조와 실행 방식을 설계하고 개발

• 복잡한 사용자 요청을 단계적으로 수행할 수 있도록 Agent Orchestration 및 Tool Calling 기반 실행 구조 개발

• 차량의 상황과 제약을 기반으로 Agent의 실행 가능 여부와 행동을 제어하여 잘못된 차량 제어와 오동작 방지

• 사용자 의도와 상황에 맞는 대화 흐름을 설계하고, Agent의 행동과 응답을 연결하는 Conversation Design 개발

• LLM Agent 평가 지표, 데이터셋, 평가 환경을 구축하고, 평가 결과를 기반으로 Agent 품질 개선

Qualifications

• 관련 경력 8년 이상 또는 이에 준하는 전문성을 보유하신 분

• 복잡한 요구사항을 구조화하고 안정적인 AI 시스템으로 구현할 수 있는 높은 수준의 설계 및 문제 해결 역량을 보유하신 분

• Prompt, Context, Tool Calling 등 LLM 기반 시스템의 주요 기술을 이해하고 실제 서비스에 적용한 경험이 있으신 분

• LLM Agent의 품질을 정량, 정성적으로 평가하기 위한 지표, 데이터셋, 평가 환경을 설계, 구축하고 결과를 분석해본 경험 이 있으신 분

• 새로운 AI 기술을 빠르게 학습하고 실제 제품에 적용할 수 있는 실행력을 갖추신 분

• 다양한 직군과 협업하며 기술적 방향을 주도하고 실행할 수 있는 분

Preferred Qualifications

• Android / Kotlin 기반 앱 또는 차량·모바일 플랫폼 개발 경험

• Voice / Conversational AI 또는 LLM 기반 Agent 시스템 개발 경험

• LLM Fine-tuning / Post-training 또는 On-Device AI / LLM 개발 경험

• Embedding 기반 Semantic Search 및 Entity Retrieval 기술 개발 경험

• Agent의 행동과 응답을 세밀하게 제어하고 사용자 로그 데이터를 기반으로 품질을 분석하고 개선한 경험

Interview Process

• 서류 전형

• 코딩 테스트

• 1차 면접 (화상, 1시간 내외)

• 2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외)

• 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.