■ 크디랩은 AI로 ‘말하기 훈련’의 방식을 바꾸고 있습니다 보험 영업, 상담, 고객 응대, 세일즈처럼 말 한마디가 성과와 직결되는 직무가 있습니다. 하지만 이런 역량은 여전히 선배의 경험이나 현장 감각, 반복 실습에 의존하는 경우가 많습니다. 크디랩은 AI 직무 교육 서비스 ‘쏘카인드(Sokind)’를 통해 이 문제를 해결합니다. 쏘카인드는 실제 고객처럼 행동하는 AI와 대화하며 실전 상황을 반복 훈련하고, 대화가 끝난 뒤에는 표현, 질문 방식, 설득 구조, 핵심 키워드 등을 분석해 개인별 피드백을 제공하는 직무 화법 코칭 서비스입니다. • 학습 -＞ AI 고객과 롤플레이 -＞ 개인별 피드백 -＞ 반복 훈련 기존에 사람이 직접 진행하던 이 과정을 AI로 제품화해, 기업이 더 많은 구성원에게 일관된 수준의 훈련을 제공할 수 있도록 만들고 있습니다. ■ 이미 검증했고, 앞으로 더 크게 확장합니다 크디랩은 먼저 보험 영업 시장에 집중해 화법 교육 SaaS의 PMF를 검증했습니다. • 고객사의 70% 이상이 인바운드로 유입 • 올해 확정 매출 전년 대비 5배 성장 이제 보험 영업에서 검증한 경험을 바탕으로 상담, 고객 응대, 세일즈 등 더 다양한 직무와 산업으로 확장하고 있습니다. 직군별 대화 데이터와 현업의 코칭 기준을 축적해, 직무별 말하기 훈련에 특화된 AI 시스템을 만들어가고 있습니다. ■ 지금 합류하는 AI Product Engineer는 단순히 주어진 기능을 개발하는 역할이 아닙니다. • LLM과 음성 AI를 실제 사용자 경험으로 연결하고 • AI와 고객의 대화 방식과 행동을 에이전틱(agentic)하게 설계하고 • 평가·피드백 로직을 제품으로 구현하고 • 빠르게 프로토타입을 만들고 실제 고객 반응으로 검증합니다. 모델 자체의 성능만 보는 것이 아니라, “이 AI가 실제 현장에서 쓸 만한가?”를 끝까지 고민하고 제품으로 만들어내는 역할입니다. 기획, 디자인, 도메인 전문가와 밀접하게 협업하며 아이디어를 빠르게 구현하고, 사용자 반응을 보며 계속 개선하게 됩니다. 이미 시장성과 매출은 검증됐지만, 앞으로 만들어야 할 AI 경험과 제품은 훨씬 더 많이 남아 있습니다. AI 기술을 데모에서 끝내지 않고, 실제 고객이 돈을 내고 사용하는 제품으로 만들고 싶은 분을 기다립니다. ■ 크디랩이 더 궁금하다면 홈페이지

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쏘카인드의 AI Product Engineer는 LLM을 단순히 연결하는 것이 아니라, AI 기술을 실제 사용자가 반복해서 사용하는 제품 경험으로 만듭니다. 아래 모든 영역을 한 사람이 단독으로 맡는 역할은 아닙니다. 합류하는 분의 강점과 제품 우선순위에 따라 담당 영역과 협업 범위를 함께 정합니다. ■ Voice-to-Voice AI • 실시간 Voice-to-Voice 기반의 대화형 AI 서비스를 개발하고, 사람과 대화하듯 자연스러운 상호작용 경험을 개선합니다. • AI의 역할, 맥락, 대화 전략을 에이전틱(agentic)하게 설계하고 프롬프트와 컨텍스트를 지속적으로 고도화합니다. • 실시간 대화에서 발생하는 지연, 턴 전환, 인터럽션 등 Conversational AI의 핵심 문제를 해결합니다. • 텍스트·음성·이미지 등 다양한 신호를 활용해 사용자의 행동을 이해하고, 개인화된 평가와 피드백 경험으로 연결합니다. ■ 지식그래프 구축 및 RAG 파이프라인 개발 • 기업이 보유한 지식과 데이터를 AI가 정확하게 활용할 수 있는 RAG 및 Knowledge System을 개발합니다. • 문서의 구조와 관계를 이해하고, 검색·리랭킹·지식 그래프 등을 활용해 복잡한 질문에도 근거 있는 답변을 제공하도록 개선합니다. • Vision Language Model(VLM) 등 Multimodal AI를 활용해 문서·이미지·표 등 비정형 데이터를 이해하고 구조화합니다. • 임베딩·시맨틱 검색 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 고도화 합니다. • 벡터 데이터베이스 설계 및 검색 성능을 최적화 합니다. ■ Agentic AI & Workflow • AI가 답변만 생성하는 것을 넘어, 필요한 도구를 선택하고 실제 작업까지 수행하는 Agentic AI를 개발합니다. • Tool Calling과 외부 시스템 연동을 통해 여러 단계의 업무를 스스로 수행하는 AI Workflow를 설계합니다. • Agent의 상태와 컨텍스트를 관리하고, 사람의 확인이 필요한 단계나 예외 상황을 제품 흐름 안에서 설계합니다. • 실패했을 때 다시 시도하거나 다른 방법을 선택하는 등 안정적으로 업무를 완수하는 Agent 경험을 만듭니다. ■ AI Evals & Reliability • 모델, 프롬프트, 검색 방식의 변경이 실제 제품 품질을 개선했는지 판단할 수 있는 Evals 체계를 만듭니다. • 실제 사용자 사례와 실패 사례를 평가 데이터로 축적하고, AI의 품질을 반복적으로 개선합니다. • LLM 서비스의 응답 속도, 비용, 사용량, 오류를 관측하고 안정적인 운영 구조를 설계합니다. • 민감정보, Prompt Injection, Hallucination 등 실제 AI 제품에서 발생할 수 있는 문제를 줄이기 위한 Guardrail을 개발합니다.

[ 이런 분을 찾습니다 ] ■ ML/AI 또는 백엔드 개발 실무 경력 3년 이상 또는 그에 준하는 역량을 보유하신 분 ■ Python, Typescript, Go 등을 활용해 API 서버 또는 비동기 작업을 개발하고 실제 서비스 환경에서 운영해 본 분 ■ LLM Native SDK 또는 프레임워크를 활용해 멀티에이전트 시스템을 직접 제품으로 구현해 본 경험이 있는 분 ■ AI(Agentic)챗봇, RAG 중 하나 이상의 영역에서 end-to-end 파이프라인을 직접 구현하고 고도화해본 경험이 있으신 분 ■ AI 에이전트 또는 모델이 의도치 않은 결과를 생성하는 원인을 구체적으로 분석하고, 테스트나 평가 데이터를 통해 개선 여부를 검증할 수 있는 분 ■ 생성형 AI의 결과물에 대한 품질, 응답 속도, 비용, 안정성 사이의 트레이드오프를 이해하고 기술적 선택의 근거를 설명할 수 있는 분 ■ 최신 기술 트렌드, 공식 문서, 논문, 오픈소스 코드베이스를 직접 분석하여 새로운 기술을 빠르게 이해하고 실무에 적용할 수 있는 분

[ 이런 경험이 있다면 더 좋습니다 ] 아래 경험을 모두 갖추고 있을 필요 없어요. 직접 문제를 발견하고 해결해 본 영역이 있다면 알려주세요. ■ 음성 대화 시스템(Voice Bot, AICC, STT/TTS 기반 서비스)에서 LLM 적용 경험 - 짧은 turn, 발화 끊김, back-channel 등 음성 특유의 대화 패턴 처리 ■ LLM 기반 평가 시스템 또는 AI Feedback 시스템의 정확도와 신뢰도를 개선한 경험 ■ RAG, Hybrid Search, Knowledge Graph 등 정형/비정형 데이터를 구조화하여 임베딩, 시맨틱 검색, 벡터 데이터베이스, 지식그래프 구축 등으로 실무에 적용해 보신 분 ■ VLM 등 Multimodal AI를 활용해 문서·이미지·표와 같은 비정형 데이터를 처리한 경험 ■ Multi-Agent 시스템 설계 및 다수의 에이전트 간 협업 로직을 제품에 적용한 경험 ■ AI Evals, Observability, Guardrail, 비용 최적화 등 프로덕션 AI의 품질과 안정성을 개선한 경험 ■ AWS, GCP 등 클라우드 환경에서 컨테이너 기반 AI 서비스를 배포하고 운영한 경험

채용은 다음의 순서로 진행되요 : 서류 전형 -＞ 과제 전형 -＞ 기술 면접 -＞ 컬처핏 면접 -＞ 최종 합격 ■ 서류 전형 • 이력서와 포트폴리오를 제출해주세요. • 프로젝트에서 어떠한 의사결정 과정을 거쳤는지 보여주세요. ■ 과제 전형 • 서류 합격자에게 사전 과제를 요청드려요. • 크디랩의 '쏘카인드' 서비스를 구현할 때 필요한 기술 역량을 검증해요. ■ 기술 면접 • 과제 전형 합격자를 대상으로 진행해요. • 대면으로 진행하며 최대 2시간 정도 소요돼요. • 서류에 적어주신 경험을 토대로 직무 관련 질문을 드려요. • 사전 과제 결과를 토대로 개발 의도와 직무 역량에 대해 질문드려요. ■ 컬쳐핏 면접 • 기술 면접 합격자를 대상으로 1시간 내외 대면 면접을 진행해요. • 크디랩의 팀 구성과 비전을 설명드리고 지원자와 저희 크디랩의 문화 적합도를 판단해요. • 크디랩이 일하는 방식, 지원자님의 경험과 강점 등 앞으로 함께 만들어갈 역할에 대해 얘기를 나눠요. ■ 최종 합격 및 처우 협의

■ 점심식대(월 30만원 한도) 별도 제공, 간식 제공(품목 자유 선택) ■ 업무 장비 지원 (모니터 2대, 노트북, 키보드, 마우스 지급) ■ Claude Code, Codex, Gemini 등 업무용 AI 전 구성원 지원 ■ 도서/강의 구입비 지원 ■ 생일 휴가 지급 ■ 자유로운 연차, 휴가 사용 가능