AI 엔지니어 (Personalized & Proactive Agent) (경력·정규직·석사)

• 사용자 Interaction에서 경험, 선호, 맥락을 학습하고 활용하는 Long-term Memory, Retrieval, Personalization 시스템과 Learning Loop를 구축합니다.
• 제한된 Context Window와 Latency 제약 안에서 기억과 맥락을 선별하고 압축하는 Context Engineering, Context Summarization 전략을 설계합니다.
• 선호, 루틴, 일정, 위치, 주행 맥락을 바탕으로 장소와 미디어의 후보 생성과 Ranking을 설계하여 추천하고, 적절한 시점에 대화, 알림, Reminder, Briefing을 제공하는 Proactive Agent Experience를 개발합니다.
• 개인화와 선제적 개입의 효과를 검증하는 Offline 평가와 Online A/B 실험을 설계하고, 품질과 임팩트를 드러내는 지표를 정의하여 Memory, 추천, 개입 정책을 지속적으로 개선하는 Closed-loop Evaluation 체계를 구축합니다.
• 관련 최신 연구와 기술을 실험하고, 문제 특성에 따라 LLM, 머신러닝·통계 모델, 규칙 기반 시스템을 선택하고 조합하여 안정적인 Production Capability로 구현합니다.