시니어 AI 엔지니어 (아르헨티나 원격 근무)
Jeeves 스테이블코인 뱅킹 플랫폼의 프로덕션 LLM 워크플로를 이끌고 금융 운영을 자동화하는 AI 시스템을 구축합니다. 금융 의사결정을 지원하는 도구를 개발하고 평가하며 모니터링합니다.
설명
- 초기 문제 정의부터 프로덕션 배포와 지속적인 개선까지 금융 워크플로를 주도합니다.
- 추출, 검색, 추론, 도구 사용을 결합한 에이전트형 및 LLM 시스템을 설계하고, 중요한 금융 의사결정에는 사람의 검토를 포함합니다.
- 시스템 설계를 문서화하고 자체 개발 또는 구매 여부와 사용할 모델을 결정하며 워크플로 성공 지표를 정의합니다.
- 고객 및 사내 금융팀과 직접 협력해 워크플로 요구사항을 파악하고 완료 기준을 설정합니다.
- 프롬프트 및 컨텍스트 설계, 구조화된 출력, 검증, 대체 처리, 신뢰도 점수를 포함하는 프로덕션용 LLM 파이프라인을 구축합니다.
- 청킹, 임베딩, 벡터 검색, 재순위화를 포함한 검색 및 RAG 구성요소를 설계합니다.
- API 계약, 재시도, 정상적인 성능 저하, 고객 단위 데이터 격리를 통해 AI 서비스를 Jeeves 백엔드에 연결합니다.
- 모델 비용과 응답 시간을 관리합니다.
- 평가 데이터셋과 자동화 테스트를 만들고 프롬프트, 모델 또는 데이터 변경에 따른 성능 저하를 찾아냅니다.
- AI 구성요소에 로깅, 추적, 대시보드, 알림을 추가합니다.
- 규제 대상 금융 제품의 AI 의사결정 기록을 유지합니다.
- AI 엔지니어링의 공통 패턴, 도구, 업무 방식을 수립합니다.
- 팀 전체에 코딩 에이전트와 기타 AI 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 보여줍니다.
- AI 시스템 설계를 검토하고 배운 점을 공유합니다.
지원 자격
- 전문 소프트웨어 엔지니어링 경력 7년 이상이며, 그중 2년 이상은 프로덕션 LLM 또는 AI 시스템 구축 및 운영 경험이어야 합니다.
- 범위 설정과 설계부터 출시와 반복 개선까지 중요한 시스템 또는 워크플로를 주도하고, 적은 감독만으로 수행한 경험이 있어야 합니다.
- Anthropic, OpenAI 또는 유사 API를 사용해 LLM 애플리케이션을 출시한 실무 경험이 있어야 하며 구조화된 출력, 오류 처리, 평가를 다룰 수 있어야 합니다.
- 도구 사용, 오케스트레이션 또는 사람의 검토를 포함한 에이전트형 또는 다단계 AI 워크플로를 설계한 경험, 또는 pgvector, Pinecone, Weaviate와 같은 벡터 데이터베이스를 활용한 RAG 시스템 설계 경험이 있어야 합니다.
- Python에 능숙하고 REST API, PostgreSQL 또는 이에 준하는 관계형 데이터베이스, 비동기 패턴, AWS·GCP·Azure와 같은 주요 클라우드 플랫폼 등 백엔드 기본기가 탄탄해야 합니다.
- Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 코딩 도구를 정기적으로 사용하고 장점과 한계를 설명할 수 있어야 합니다.
- 로깅, 추적, 대시보드, 품질 지표를 통해 AI 시스템을 모니터링한 경험이 있어야 합니다.
- 업무에 필요한 영어 말하기와 쓰기 능력을 갖춰야 합니다.
