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# 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 - AI Platform 팀은 "AI 기술을 누구나 빠르고 안정적으로 사용할 수 있는 플랫폼으로 만든다"는 미션을 가지고, 토스 전반의 AI 활용을 기술적으로 지원하고 있어요. - Retrieval-Augmented Generation, Agent, Assistant 등 새로운 방식의 AI 시스템이 빠르게 실험되고 안정적으로 운영될 수 있도록, 필요한 도구와 플랫폼을 만들고 있어요. - 우리가 만드는 플랫폼은 단순한 툴셋이 아니라, AI 기술이 더 많은 팀에서 실제로 쓰일 수 있게 확장성을 갖춘 구조로 설계돼요. - 아직 정답이 정해지지 않은 문제들을 다루는 만큼, 기술적인 방향을 함께 고민하고 구조화해나가는 역할이 중요해요. - **토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면?** [→ *토스 Data Division 위키*]( https://recruit-data-division.oopy.io/ ) # 합류하면 함께 할 업무에요 - Retrieval, Generation, Vector Search 등 LLM 기반 컴포넌트를 묶어 다양한 팀이 재사용할 수 있도록 플랫폼화해요. - Prompt, Tool, 컨텍스트 구성 등 Agent 시스템을 더 쉽게 만들고 실험할 수 있도록 기반을 설계해요. - 실험 이후 서비스에서도 안정적으로 작동할 수 있도록, RAG, Agent 들의 서빙과 운영 흐름을 정리하고 도구화해요. - Agent 의 성능과 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 기반을 만들고 플랫폼으로 제공해요. - 팀 내부뿐 아니라 다른 팀에서도 AI 시스템을 빠르게 실험하고 적용할 수 있도록 공통화된 환경과 경험을 설계해요. - 정형화되지 않은 기술 요소들을 구조화하고, 점점 더 넓은 문제로 확장될 수 있도록 방향을 만들어가요. # 이런 분과 함께하고 싶어요 - LLM, RAG, Agent와 같은 기술을 활용하여 실제 문제에 적용해본 경험이 있다면 함께하고 싶어요 - 구조화되지 않은 문제를 기술적으로 정의하고, 시스템적으로 해결해본 분이면 좋아요 - 여러 팀과 협업하며 기술을 제품처럼 만들고 운영해본 분과 함께하고 싶어요 - 새로운 기술 흐름을 빠르게 따라가고, 그 흐름을 팀 내에 자연스럽게 녹여낸 경험이 있다면 좋아요 - 복잡한 AI 시스템을 단순하고 일관된 사용자 경험으로 풀어내는 데 관심이 있다면 함께하고 싶어요 # 이런 분이면 더 좋아요 - Retrieval, Generation, Vector Search 등 RAG 구성 요소를 단독으로 설계하고, 시스템 수준에서 통합해본 경험이 있다면 좋아요 - 다양한 LLM Provider (OpenAI API, Anthropic, GCP, vLLM 등) 를 실제 서비스 상황에 맞춰 선택하고 운영해본 분이면 함께하고 싶어요 - 다양한 목적을 가진 Agent 들을 구조화하고 서비스에 적용하여 운영해본 경험이 있다면 더욱 환영이에요. - 플랫폼 사용자(내부 개발자, 모델 엔지니어 등)의 요구사항을 바탕으로 실험 환경이나 도구를 주도적으로 설계해본 경험이 있다면 좋아요 - 공통 플랫폼이나 RAG 기반 시스템을 다수의 프로젝트나 도메인에 확장 가능한 형태로 만들고 운영한 경험이 있다면 특히 함께하고 싶어요 # 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요 - 진행했던 과제가 조직에 큰 영향력을 미쳤다면 그 내용을 자세히 작성해 주세요. - 단순히 어떤 언어, 플랫폼, 프레임워크, 기술 등을 사용했는지보다는, 어떤 목적을 가진 과제였는지, 이를 해결하기 위해 무엇을 사용했는지, 어떻게 문제를 해결했는지에 대해 자세히 작성해 주세요. - 플랫폼을 운영하면서 발생한 치명적인 장애를 해결해 보았거나, 성능/리소스 최적화를 해 본 경험이 있다면 작성해 주세요. - 오픈소스 사용 중에 발생한 버그나 ��