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Gleo는 발화자의 위치, 대화 맥락, 주행 상황을 함께 이해하고, 사용자의 의도를 처리하기 위해 적합한 에이전트를 선택·조합해 기능을 실행하며 자연스러운 응답을 생성합니다.\nGleo Core 팀은 이 경험의 중심에 있는 LLM/에이전트 시스템을 만듭니다. Agent orchestration, tool/function calling, memory 기반 개인화, 서비스 품질 평가와 효율 최적화까지 Gleo AI의 핵심 동작을 설계하고 고도화합니다.\n우리는 실제 차량에 탑재되는 AI 제품을 함께 발전시킬 AI Engineer를 찾고 있습니다. 에이전트를 연구 수준의 데모가 아니라, 수많은 사용자가 매일 경험하는 안정적이고 유용한 서비스로 만들고 싶은 분이라면 Gleo Core 팀에서 의미 있는 문제를 함께 풀 수 있습니다.\nResponsibilities\nAgent의 실행 경험과 Feedback으로부터 재사용 가능한 Skill, Knowledge, Strategy, Workflow를 생성·평가·개선하는 Self-Improvement Loop를 구축합니다.\n\n실제 서비스의 Interaction과 Execution Trace를 학습·평가 데이터로 연결하고, 개선된 Capability를 다시 실차에서 검증하는 Data Flywheel을 구축합니다.\n\nLLM 기반 Agent의 Planning, Tool-use, Context Management, Orchestration을 설계하고, 복잡한 Task를 안정적으로 수행하는 Agentic AI Architecture와 Execution Runtime을 개발합니다.\n\n최신 연구를 Gleo의 문제에 실험·검증하여 Production Capability로 구현하고, 그 과정에서 발견되는 Safety Risk와 Failure Mode에 대응합니다.\n\nQualifications\n컴퓨터공학, 인공지능 등 관련 분야 석사 학위 이상 및 AI/ML 또는 소프트웨어 엔지니어링 분야 4년 이상의 실무 경력\n\nLLM 및 Agentic AI의 핵심 원리를 이해하고, 이를 실서비스에 적용해 본 경험\n\n최신 연구를 빠르게 이해하고, 가설 수립 → 실험 → 평가로 적용 가능성을 검증할 수 있는 역량\n\nProduction 수준의 AI/ML 시스템을 설계·구현·운영할 수 있는 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