[미리캔버스] Machine Learning Engineer (Agentic AI & Search) [전문연구요원]

| 직무 소개

미리캔버스는 “디자인을 더 쉽고, 똑똑하게 완성하는 세상”을 목표로 합니다.

AI 모델 연구팀은 디자인 도메인에 특화된 검색 AI와 Agentic AI 기술을 연구/개발하며, 사용자의 자연어 요청을 실제 편집 가능한 디자인 결과물로 연결하는 AI 서비스를 만들고 있습니다.

우리는 사용자의 텍스트, 이미지, 디자인 맥락을 이해하고, 이를 검색·생성·편집 Tool 실행으로 연결하는 Agentic AI 경험을 고도화하고 있습니다.

특히 외부 LLM/API에 의존하던 Query Rewriting, Tool Planning, Tool Selection, Placement 기능을 서비스 요구사항에 맞는 자체 모델로 전환하고, 품질과 속도 측면에서 실서비스에 적합한 AI 시스템을 만들어가고 있습니다.

기술 연구를 넘어, 실제 사용자 경험을 바꾸는 AI 서비스를 함께 만들고 싶다면 지금이 좋은 기회입니다.

| 기대 모습

• 1개월 뒤

• 미리캔버스의 디자인 자산 구조, 검색 시스템, 편집 도메인, AI 적용 영역을 이해합니다.

• Agentic Search와 미리캔버스 Agent의 현재 구조와 주요 시나리오를 파악합니다.

• Query Rewriting, Tool Planning, Tool Selection, Placement 등 핵심 모델 컴포넌트의 역할과 평가 방식을 이해합니다.

• 3개월 뒤

• Agentic Search와 미리캔버스 Agent의 핵심 시나리오에 대한 baseline 실험과 평가를 수행합니다.

• 외부 LLM/API 기반 기능을 자체 모델로 전환하기 위한 학습 데이터와 평가 기준을 정의합니다.

• 실험 결과를 바탕으로 모델 개선 방향을 제안하고, 서비스 적용 가능성을 검토합니다.

• 그 이후

• Agentic Search 구현 및 자체 모델화를 수행합니다.

• 미리캔버스 Agent 구현 및 자체 모델화를 수행합니다.

• 사용자 로그와 평가 데이터를 기반으로 모델 품질, latency, 비용 효율성을 지속적으로 개선합니다.

• 팀 내 기술 전파, 문서화, 코드베이스 품질 개선을 통한 장기 기술 자산화 기여합니다.

| 주요 업무

"미리디에서 이런 일들을 함께 하고 싶어요"

✅ Agentic Search 구현 및 자체 모델화

• 사용자의 텍스트, 이미지, 디자인 맥락을 검색 가능한 쿼리와 의도로 변환하는 모델을 개발합니다.
• 외부 LLM/API 기반 Query Rewriting 기능을 자체 모델로 전환하기 위한 데이터 구축, 학습, 평가를 수행합니다.
• 변환된 쿼리가 실제 검색 결과 품질을 개선하는지 정량·정성 평가합니다.

✅ 미리캔버스 Agent 구현 및 자체 모델화

• 사용자의 요청을 실행 가능한 단계로 변환하는 Tool Planning 모델을 개발합니다.
• 사용자의 요청, 캔버스 상태, 선택 자산, 검색 결과를 고려한 Tool Selection 모델을 개발합니다.
• 검색 결과를 캔버스 맥락에 맞게 배치하기 위한 Placement 모델의 데이터 구축, 학습, 평가를 수행합니다.

| 자격요건

"이런 분이라면 목표 달성에 확신을 얻을 것 같아요"

• 1년 이상의 머신러닝 모델 개발 또는 서비스 적용 경험이 있으신 분
• 검색, NLP, Multimodal AI, LLM 중 하나 이상의 모델링 경험이 있으신 분
• 데이터셋 구축, 모델 학습, 평가 실험을 직접 수행한 경험이 있으신 분
• 실험 결과를 해석하고 개선 방향을 도출할 수 있는 역량이 있으신 분

| 우대 사항

"이런 분이라면 장기적으로 서로에게 더 긍정적일 것 같아요!"

• LLM SFT, preference tuning 경험이 있으신 분
• Tool Use, Planning, Agent Workflow 관련 개발 경험이 있으신 분
• 이미지와 텍스트를 함께 다루는 Multimodal 모델 개발 경험이 있으신 분
• 검색 품질 평가, LLM-as-a-Judge, 자동 평가 체계 구축 경험이 있으신 분
• ML 관련 Top-tier 학회 및 저널 논문 게재 경험이 있으신 분

| 이런 분과 함께하고 싶습니다

• 모델 연구에 그치지 않고, 실제 서비스에서 동작하는 AI를 만들고 싶은 분
• LLM/API 기반 기능을 자체 모델로 전환하며 품질, 속도, 비용을 함께 개선하고 싶은 분
• 검색, Agentic AI, Tool Use가 만나는 지점에 관심이 있는 분
• 빠르게 실험하고, 결과를 분석하고, 서비스 적용까지 연결하는 과정을 즐기는 분

| 기타 사항

• [서류 전형] - [1차 인터뷰] - [처우 협의] - [입사] 의 프로세스로 진행됩니다.
• 서류는 원활한 검토를 위해 PDF 형식으로 제출 부탁 드립니다.
• 직무에 따라 코딩테스트, 과제 전형이 추가될 수 있습니다.
• 인터뷰 진행 시 대표 프로젝트 2~3개에 대한 발표 자료 준비를 요청드립니다.
• 직급에 따라 인터뷰 후 레퍼런스 체크 전형이 추가될 수 있습니다.
• 입사 후 3개월의 수습 기간 및 수습 평가가 진행됩니다. (급여 100%)
• 서류 전형 결과 안내까지는 최대 2주, 인터뷰 결과 안내까지는 최대 3주가 소요됩니다.
• 여러 포지션에 동시에 지원해주시는 것은 가능하지만 동일한 포지션의 경우 최종 결과 안내를 받은 시점으로부터 6개월 후에 재지원이 가능합니다.