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LLM 기반 AIAgent 개발 시 가장 핵심이라고 생각하는 기술요소는 무엇인가
실제 사용자 데이터나 로그 기반으로 문제를 정의하고 해결한 경험을 말하라
HR도메인에서 AI가 가장 먼저 해결해야 할 문제는 무엇이라고 생각하는가
AIAgent는 단순히 모델을 호출하는 것이 아니라, 도메인이 해→데이터 구조화→Tool 설계→프롬프트 엔지니어링→Guardrail 구현→최종 행동의 신뢰성 확보가 필요합니다.
실제 HR 데이터를 기반으로 신뢰도 높은 AIAgent 기능을 구현해 플렉스 고객들이 체감할 수 있는 기능을 만드는 것.
저는 AIAgent를 "모델 호출 기술"이 아니라 "문제를 해결하는 시스템"으로 바라봅니다.
저는 LLM 기반 AIAgent 개발에 강한 관심을 가지고, 문제를 구조적으로 분석하고 빠르게 구현하는 엔지니어링 역량을 쌓아온 지원자입니다.
Python·LLMAPI·Ret rieval 구조설계·프롬프트 엔지니어링 프로젝트를 진행하며, AI가 실제 업무 프로세스를 자동화하는 경험을 직접 만들고자 노력해왔습니다.
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자동화Workflow를 설계하거나, 반복 업무를 기술적으로 개선한 경험이 있다면 말하라
플렉스의 AIAgent가 기존 Chatbot과 다른 점을 어떻게 정의하는가
동기 지원자보다 당신이 플렉스 AIAgent 인턴십에 더 적합한 이유는 무엇인가
저는 "AI가 실제 조직 운영 방식을 근본적으로 바꾸는 서비스"에 기여하고 싶다는 목표를 갖고 학습과 프로젝트를 이어왔습니다.
특히 플렉스가 추구하는 AIAgent는 단순한 Q&A가 아니라, 실제 업무를 실행하고 결정을 지원하며 사람의 시간을 다시 돌려주는 자동화 엔진에 가깝습니다.
저는 HR도메인 이야말로 방대한 정형·비정형 데이터가 존재하고, 반복·규칙 기반 업무가 많아 AIAgent가 실질적 가치와 생산성을 만들 수 있는 분야라고 확신합니다.
AIAgent는 단순히 모델을 호출하는 것이 아니라, 도메인이 해→데이터 구조화→Tool 설계→프롬프트 엔지니어링→Guardrail 구현→최종 행동의 신뢰성 확보가 필요합니다.
HR 담당자의 시간대부분이 문서정리·정책 안내·데이터 검증에 쓰이는데, AIAgent가 이를 대신하면 HR은 전략업무에 집중할 수 있습니다.
정책문서 기반 QA 프로젝트에서, 저는 다음 구조로 RAG 파이프라인을 설계했습니다.
특징은 Ret rieval 단계에서 "정책 우선순위"를 반영하여 최신 문서가 우선적으로 검색되도록 가중치를 적용한 것입니다.
개발 프로젝트에서 사용자로 그 분석을 통해, 특정 기능을 사용할 때 오류가 반복적으로 발생한다는 사실을 발견했습니다.
이 경험을 통해 사용자 행동 데이터 분석이 문제 정의의 출발점이라는 사실을 배웠습니다.
이 경험은 HR 자동화 Agent에서 요구되는 "문제 분석 →작업분해→자동화 설계"감각을 키우는 데 크게 도움 되었습니다.
또한 채용 일정·평가리뷰·근태관리 등 반복적이고 규칙 기반 업무도 AIAgent가 효율을 크게 높일 수 있는 영역입니다.
작은 수정 하나가 모델의 행동 패턴을 크게 바꿀 수 있기 때문에, 실험관리와 기록을 매우 중요하게 생각합니다.
정확성이 떨어지면 시스템 신뢰도가 무너지고, Latency는 캐싱·Ret rieval 조정·샘플링 옵션으로 개선할 수 있기 때문입니다.
이 두 목표는 제가 장기적으로 AIP roductE ngineer로 성장하는데 중요한 계기가 될 것입니다.
저는 AIAgent를 "모델 호출 기술"이 아니라 "문제를 해결하는 시스템"으로 바라봅니다.
단순히 LLM을 다룰 줄 아는 수준이 아니라, 데이터 구조화→Ret rieval 품질관리→Tool 기반 행동설계→오류제어로 직구현까지 전 과정을 이해하고 있으며 작은 프로토타입이라도 끝까지 만들어본 경험이 많습니다.
LLM의 불완전함은 Guardrail·ValidationLayer·정확한 Ret rieval 구조를 통해 충분히 제어할 수 있습니다.
완전하지 않다고 방치하는 것이 아니라, 예측 가능한 틀로 동작하게 만드는 것이 엔지니어의 역할입니다. |
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2025.12.11
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