Principal AI Agent Engineer

- 런타임, 메모리, 상태, 도구 호출, 샌드박싱 및 수명 주기를 포함한 에이전트 아키텍처, 멀티 에이전트 시스템 및 오케스트레이션 로직 설계 - 에이전트의 정확도, 추론 능력, 지연 시간 및 운영 비용을 측정하고 모니터링하기 위한 자동화된 평가 하네스 및 관측 가능성(Observability) 파이프라인 구축 - 안전하고 예측 가능하며 규정을 준수하는 에이전트 동작을 보장하기 위한 운영 가드레일, 에러 처리, 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop) 폴백 메커니즘 및 액세스 제어 구현 - 저지연, 고처리량 및 대규모 신뢰성을 위한 에이전트 인프라 최적화 및 리소스 활용/비용 관리를 위한 인프라 팀과의 협업 - 제품 관리자(PM), 데이터 사이언티스트, UX 디자이너와 협력하여 워크플로우를 AI 네이티브 경험으로 전환하고 기술 로드맵 수립

- Python, Go, TypeScript 또는 유사 언어에 대한 전문성 및 소프트웨어 엔지니어링 원칙 적용 능력 - LLM 및 에이전트 메커니즘(LLM API, KV Cache, Agent Loop, Tool Use, Reasoning, Planning, MCP, Memory, Multi-Agent 등)에 대한 전문성 - 프롬프트, 컨텍스트 및 하네스 엔지니어링(Prompt, Context, Harness Engineering) 숙련도 - AI 코딩 도구(Claude Code, Cursor, Copilot) 활용 능력 및 LLM 기반 추론/자율 에이전트 패턴에 대한 이해 - 클라우드 네이티브 AI 인프라(Kubernetes, 벡터 데이터베이스, 모델 서빙) 경험 - 컴퓨터 과학, AI, 머신러닝, 인지과학 또는 관련 분야 학사 학위 이상 - 머신러닝(ML) 엔지니어링 또는 프로덕션 시스템 분야 5년 이상의 경력