· Agent 구조 설계 및 구현:

· + 자율적 문제 해결이 가능한 Agent 구조 설계 및 최적화 (Agent Harness, Context Engineering 등)

· 도메인 특화 데이터 설계 구축 및 지식 베이스 구축:

· + 서비스 내/외부의 정형 및 비정형 데이터를 심층 분석하고 구조화

· + 에이전트가 활용할 수 있는 지식 베이스(Knowledge Base) 구축

· 프롬프트 엔지니어링 및 Agent 행동 전략 수립:

· + 복잡한 업무 로직에 맞춰 Agent가 일관된 판단과 결과를 도출할 수 있도록 프롬프트, 추론 흐름, 응답 기준 설계

· 검색 및 응답 품질 고도화:

· + 문서, 이미지 음성 등 멀티모달 데이터의 의미를 반영한 구조화 전략을 수립

· + Agent의 검색 정확도와 응답 신뢰도 개선

· 성능 평가 및 모니터링:

· + Agent 결과의 정확성, 근거 적절성, 실행 효율성, 실패 유형 등을 정량적으로 평가할 수 있는 지표를 설계

· + 지속적인 성능 개선 환경 구축

· 서비스 내· 외부의 정형/비정형 데이터를 분석하고, 전처리·정제·검증할 수 있는 역량을 보유한 분

· 복잡한 도메인 데이터를 이해하고, 이를 Agent가 활용할 수 있는 논리적인 데이터 구조로 설계할 수 있는 분

· Python 기반의 LLM/Agent 프레임워크를 활용해 실제 실제 어플리케이션을 구축해 본 경험

· Agent 결과의 정확성, 근거 적절성, 실패 원인을 분석하고 개선 방향을 도출할 수 있는 분

· 컴퓨터공학, 데이터 사이언스, 통계학 또는 관련 분야의 학위(석사 이상 선호) 보유자

· 문제를 직접 정의하고, 해결 뱡항을 찾아본 증명/검층한 경험이 있는 분

· 데이터 수집, 전처리, 구조화, 벡터화, Agent 적용까지의 전체 흐름을 경험해 본 분

· Agent 결과의 원인을 분석하고, 데이터·구조·프롬프트·평가 기준을 재설계/개선해 본 경험이 있는 분

· NLP(자연어 처리) 관련 주요 학회(ACL, EMNLP, NeurIPS 등) 논문 게재 경험자

· 최신 AI 트렌드를 빠르게 습득하고 실제 프로토타입으로 구현하는 것을 즐기시는 분