AI Solution Engineer
Muss:AI
합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- AIOC는 업무 매뉴얼과 도메인 지식을 AI가 이해하고 실행하게 만들어, 사람이 전화로 하던 일을 자동화하는 팀이에요. 인바운드 상담부터 아웃바운드 영업 전화까지가 대상이에요.
- 적용하는 조직마다 참조하는 지식 시스템도, 응대와 발신 정책도, 연동할 업무 시스템도 전부 달라서 그 간극을 직접 메우는 사람이 필요해요.
- AI Solution Engineer는 그 연결을 맡아요. AI를 깊이 연구하는 자리가 아니라, 이미 만들어진 AI를 실제 업무 현장에서 제대로 동작하게 만드는 자리예요.
합류하면 함께 할 업무에요
- 적용에 필요한 기술 설계, 구현, 안정화를 담당해요. 적용 범위와 성공 기준은 사업·제품 담당자와 함께 정해요.
- 적용 조직의 지식 시스템과 업무 정책을 AI가 정확히 활용할 수 있는 형태로 연결해요.
- 백엔드와 데이터 연동을 중심으로, AIOC가 서로 다른 운영 환경에서 안정적으로 동작하게 만들어요.
- 현업 담당자와 함께 실제 통화 데이터를 보며 동작을 점검하고 개선해요.
- 적용하며 마주친 문제와 배움을 제품에 반영해서, 다음 적용은 설정만으로 되게 만들어가요.
이런 분과 함께하고 싶어요
- 백엔드 서버 개발과 데이터 연동을 안정적으로 해내실 수 있는 분이 필요해요.
- 처음 보는 업무와 시스템을 빠르게 이해하고, 현업 담당자의 요구를 기술 요건으로 정리하실 수 있어야 해요.
- ASR, TTS, LLM 같은 AI 컴포넌트가 어떻게 동작하고 어디서 틀리는지 이해하고, 동료와 기본적인 대화를 나눌 수 있으면 충분해요. 깊은 전문성보다 이식하고 동작시키는 데 관심이 있는 분을 찾아요.
- 완벽을 기다리기보다 빠르게 적용하고, 실제 데이터와 피드백으로 시스템을 고도화하는 과정을 즐기시는 분이면 좋겠어요.
- 기술 그 자체보다 "이 기술로 어떤 비즈니스 임팩트를 낼 것인가"를 먼저 고민하고 끝내 결과를 만들어보신 분이 필요해요.
이런 경험이 있다면 더 좋아요
- 통화, 채팅, 게임, 실시간 거래처럼 연결이 유지되는 동안 상태를 관리하며 실시간으로 동작하는 시스템(WebSocket, gRPC streaming, WebRTC 등)을 개발하고 운영해보셨다면 좋아요.
- 여러 조직이나 고객사에 비슷한 연동을 반복 구축하다가, 공통 모듈이나 설정 기반 구조로 바꿔 다음 구축 시간을 줄여보셨다면 좋아요.
- 사내 다른 조직의 담당자와 직접 소통하며 요구사항을 조율해보셨다면 좋아요.
- LLM을 활용한 기능을 직접 만들어 서비스에 적용해보셨다면 좋아요.
- 프론트엔드까지 직접 구현해보신 경험이 있으면 좋아요.
- 상담, 고객 응대, 아웃바운드 TM처럼 통화 기반 업무 도메인을 알고 계시면 좋아요.
이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요
- 어떤 조직의 어떤 문제를 어떤 제약 안에서 해결하셨는지 프로젝트 단위로 적어주세요.
- 맡으신 시스템이 어떤 지표를 얼마나 개선했는지 숫자로 보여주세요.
- 처음 다뤄보는 기술을 학습해서 실제 서비스에 적용해본 경험이 있다면 그 과정을 적어주세요.
- 반복되던 작업을 공통 구조로 바꾼 경험이 있다면, 무엇을 공통으로 뽑고 무엇을 개별로 남겼는지 적어주세요.
- 현업이나 비개발 직군과 협업해 시스템을 현장에 안착시킨 경험을 상세히 적어주세요.
토스로의 합류여정
- 서류 접수 > 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격
- 직무 인터뷰에서는 실제 비즈니스 시나리오를 바탕으로 한 AI 시스템 설계와 트러블슈팅 역량을 중점적으로 확인합니다.
함께할 동료를 위한 한마디
> "LLM 기술이 급격하게 성장하면서 정말 다양한 유스케이스가 쏟아져 나오고 있어요. 우리 팀은 LLM과 Agent 기술로 토스의 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 싶어요."
- 저희는 토스의 LLM 유스케이스를 해결하는 역할을 하지만, 팀의 긴 호흡을 통해 토스가 가진 내부적 최적화의 가장 큰 임팩트 지점을 2개로 설정했고 이 과제를 해결하기 위해 노력하고 있어요.
- 있어 보이는 LLM 응용보다는 임팩트 있는 케이스를 주도적으로 해결하고 LLM 기술을 토스의 곳곳에 전파하는 역할을 하고 있어요.
- 아직 밝혀지지 않은 문제를 정의하고, 심층적이면서 다면적인 해법을 찾아가는 과정을 즐기는 분을 기다리고 있습니다.
- 일의 범위를 가리지 않고 본인의 역량을 끊임없이 확장하고자 하는 분에게 너무나 적합한 팀이에요.
- LLM 은 토스의 다양한 난제를 풀기 위한 또 하나의 전략 무기에요. 토스가 다양한 서비스를 가지고 있는 만큼 LLM으로 토스의 여러 부분을 최적화 할 수 있는 기회가 너무나도 많이 열려있어요.