Zendesk는 조직이 연결된 하나의 환경에서 대화, 지원 요청, 고객 관계를 관리할 수 있도록 돕는 고객 서비스 및 영업 소프트웨어를 개발합니다. 이 플랫폼은 메시징, 실시간 채팅, AI 기반 자동화, 데이터 개인정보 보호 및 보안 도구, 상담원 워크스페이스를 통합해 팀이 서비스 운영을 확장하면서도 유연하게 구성할 수 있도록 지원합니다. Zendesk는 전문 서비스와 교육 리소스도 제공하며, 개인화된 고객 상호작용, 통합된 워크플로, 다양성과 포용성, 지속 가능성을 중시합니다.
시니어 머신러닝 엔지니어, AI 에이전트
Zendesk 고객 서비스 해결 플랫폼을 위한 AI 에이전트의 계획, 메모리, 평가 및 안전성을 발전시킵니다. 프로덕션 궤적 데이터를 활용해 강화 학습 시스템을 구축합니다.
설명
- AI 에이전트의 메모리 구조와 자율 학습 방법을 설계합니다.
- 모호한 목표 분해, 메모리 계층 관리, 선택적 스킬 습득, A2A 기반 다중 에이전트 위임을 통해 에이전트 아키텍처를 개선합니다.
- 프로덕션 궤적 데이터에 강화 학습을 적용해 고객 서비스 에이전트 모델을 구축합니다.
- 보상 커리큘럼, 롤아웃 시스템, 피드백 루프를 포함한 강화 학습 인프라를 주도합니다.
- 다중 턴 평가와 자동 궤적 분석을 개발합니다.
- 에이전트 성능이 저하되면 배포를 막을 수 있도록 CI 품질 게이트와 회귀 감지를 추가합니다.
- 감독자 패턴, 기능 기반 액세스 제어, 출력 검증을 통해 엔터프라이즈 가드레일을 구현합니다.
- Zendesk의 하이브리드 근무 환경에서 동료들과 협업합니다.
지원 자격
- 프로덕션 머신러닝 또는 AI 시스템을 구축한 경력 5년 이상.
- 계획, 도구 전달, 메모리, 오류 복구를 포함한 에이전트 아키텍처의 실무 경험.
- 뛰어난 평가 판단력과 내부 평가를 만든 경험.
- Python과 PyTorch에 능숙함.
- 하나 이상의 에이전트 프레임워크에 익숙함.
- 맞춤형 솔루션을 언제 구축해야 하는지 합리적으로 판단할 수 있음.
- 강화 학습 경험 또는 언어 모델에 관한 상당한 전문성은 선택 사항입니다. 관련 분야에는 보상 형성, 온라인과 오프라인 방식 간의 절충, 보상 해킹을 진단 신호로 활용하는 것이 포함됩니다.
복리후생
- 하이브리드 근무로 주중 일부 시간은 유연하게 원격 근무 가능.
- 포용적인 직장.
- 장애가 있는 지원자와 장애인 재향군인을 위한 합리적인 편의 제공.