[매드엔진] [AI 기술 센터] AI Agent Engineer
부문
공용조직직군
개발직무
AI경력사항
경력 무관고용형태
정규직근무지
본사경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 49, 위믹스타워 3층
[조직소개]
AI 기술 센터는 사람과 AI가 함께 일하는 방식을 실제 업무 속에 구현하고,
AI Native 기반의 게임 개발을 실현하기 위해 만들어진 조직입니다.
- AI연구실은 게임 개발에 필요한 AI 기술을 연구하고 확보하며
- AI아트실은 새로운 제작 방식으로 아트의 가능성을 넓혀갑니다
- AX팀은 구성원들이 AI를 업무에 직접 활용할 수 있도록 환경과 정보를 제공합니다.
우리는 Superfast iteration을 통해 아이디어를 곧바로 실험하고, 실패에서 배우며, 성공한 방식을 개발 현장에 빠르게 적용합니다. AI를 활용해 개발 속도와 완성도를 함께 끌어올리고, 사람이 더 중요한 판단과 창작에 집중할 수
있는 개발 환경을 만들고자 합니다.
게임 개발의 방식을 바꾸는 일은 쉽지 않습니다. 하지만 그만큼 지금 도전할 가치가 큰 일입니다.
AI와 함께 더 빠르게 만들고, 더 과감하게 시도하며, 새로운 게임 개발의 기준을 세워갈 동료를 기다리고 있습니다.
[담당업무]
- 게임 개발 조직에서 활용할 수 있는 LLM 기반 AI Agent와 Agent Fleet 구조를 설계하고, 멀티 에이전트 오케스트레이션 전략을 구현합니다.
- 게임 기획서, 개발 사양서, Wiki, Jira, RAG 기반 지식베이스 등 사내 지식 자산을 활용하는 Agent 워크플로우를 구축합니다.
- LangGraph, LangChain, LlamaIndex 등 Agent 프레임워크를 활용해 Agent 실행 런타임과 백엔드 API를 설계·구현하고, 기존 게임 개발 도구, 엔진, 파이프라인과 안정적으로 연동합니다.
- Agent 최적화를 위해 로그, trace, metric, token usage, agent health, 비용을 추적하고, 사용자 피드백, 운영 데이터, A/B 테스트 결과를 바탕으로 Agent 성능을 개선하며 빠르게 이터레이션합니다.
- 평가·측정 모델과 Agent 가디언을 통해 Agent의 응답 품질, 실패 대응, 실행 안정성, 성능 안전성을 검증하고 고도화합니다.
[지원자격]
- LLM, RAG, AI Agent, Multi-Agent, Agent Orchestration 등 생성형 AI 시스템 전반의 동작 원리와 한계를 이해하고 있는 분
- LLM 기반 서비스, AI Agent, RAG, 워크플로우 자동화, 개발 생산성 도구를 직접 구현해본 경험이 있는 분
- 업무 프로세스를 분석하고, 이를 자동화 가능한 시스템 구조로 설계할 수 있는 분
- 실험적인 기술을 빠르게 검증하되, 실제 조직이 안정적으로 사용할 수 있는 형태로 구현할 수 있는 분
[우대사항]
- Unreal Engine 내에서 동작하는 툴, 플러그인, 자동화 시스템을 설계하고 제작 파이프라인에 실제 적용해본 경험이 있는 분
- 대규모 조직이나 라이브 프로젝트 환경에서 툴 개발이나 새로운 제작 방식을 도입하고 정착시켜본 경험이 있는 분
- 생성형 AI를 활용한 에셋 제작, 콘텐츠 자동화, 품질 보조 시스템 구축 경험이 있는 분
- 단순 프롬프트 작성 수준을 넘어, agent planning, tool use, memory, state management, context engineering, evaluation loop를 포함한 Agent 아키텍처를 설계해본 경험이 있는 분
- RAG 기반 문서 검색, 벡터 데이터베이스, 임베딩, 시맨틱 검색, 코드 검색, 지식베이스 품질 관리 등 대규모 사내 지식 활용 시스템을 구축하거나 고도화해본 경험이 있는 분
- 빠르게 변화하는 AI 기술 환경에서 논문, 오픈소스, 상용 도구, 벤치마크를 검토하고, 조직에 적합한 기술 방향과 적용 전략을 제안해본 경험이 있는 분
[제출서류]
- 자유양식 이력서 및 자기소개서
- 자유양식 포트폴리오 또는 GitHub 링크
[채용전형]
- 서류 전형 → 이메일 과제 또는 실기 전형 → 1차 실무진 통합 면접 → 처우 협의
- 실기 전형의 경우, 서류 합격자에 한하며 1차 인터뷰와 같은 날 진행됩니다.
- 이메일 과제는 주어진 문제를 기반으로 직무에 필요한 시스템 설계/구현을 수행하여 이메일로 제출하는 형식입니다.
- 실기 전형은 제공되는 노트북과 LLM을 활용해 약 1시간 동안 현장에서 주어진 과제를 수행하게 됩니다.
- 인터뷰는 실무진 및 인사팀이 참석해 그 동안의 경험과 실무 역량 등에 대해 이야기를 나눕니다
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[매드엔진] [AI 기술 센터] AI Agent Engineer
[조직소개]
AI 기술 센터는 사람과 AI가 함께 일하는 방식을 실제 업무 속에 구현하고,
AI Native 기반의 게임 개발을 실현하기 위해 만들어진 조직입니다.
- AI연구실은 게임 개발에 필요한 AI 기술을 연구하고 확보하며
- AI아트실은 새로운 제작 방식으로 아트의 가능성을 넓혀갑니다
- AX팀은 구성원들이 AI를 업무에 직접 활용할 수 있도록 환경과 정보를 제공합니다.
우리는 Superfast iteration을 통해 아이디어를 곧바로 실험하고, 실패에서 배우며, 성공한 방식을 개발 현장에 빠르게 적용합니다. AI를 활용해 개발 속도와 완성도를 함께 끌어올리고, 사람이 더 중요한 판단과 창작에 집중할 수
있는 개발 환경을 만들고자 합니다.
게임 개발의 방식을 바꾸는 일은 쉽지 않습니다. 하지만 그만큼 지금 도전할 가치가 큰 일입니다.
AI와 함께 더 빠르게 만들고, 더 과감하게 시도하며, 새로운 게임 개발의 기준을 세워갈 동료를 기다리고 있습니다.
[담당업무]
- 게임 개발 조직에서 활용할 수 있는 LLM 기반 AI Agent와 Agent Fleet 구조를 설계하고, 멀티 에이전트 오케스트레이션 전략을 구현합니다.
- 게임 기획서, 개발 사양서, Wiki, Jira, RAG 기반 지식베이스 등 사내 지식 자산을 활용하는 Agent 워크플로우를 구축합니다.
- LangGraph, LangChain, LlamaIndex 등 Agent 프레임워크를 활용해 Agent 실행 런타임과 백엔드 API를 설계·구현하고, 기존 게임 개발 도구, 엔진, 파이프라인과 안정적으로 연동합니다.
- Agent 최적화를 위해 로그, trace, metric, token usage, agent health, 비용을 추적하고, 사용자 피드백, 운영 데이터, A/B 테스트 결과를 바탕으로 Agent 성능을 개선하며 빠르게 이터레이션합니다.
- 평가·측정 모델과 Agent 가디언을 통해 Agent의 응답 품질, 실패 대응, 실행 안정성, 성능 안전성을 검증하고 고도화합니다.
[지원자격]
- LLM, RAG, AI Agent, Multi-Agent, Agent Orchestration 등 생성형 AI 시스템 전반의 동작 원리와 한계를 이해하고 있는 분
- LLM 기반 서비스, AI Agent, RAG, 워크플로우 자동화, 개발 생산성 도구를 직접 구현해본 경험이 있는 분
- 업무 프로세스를 분석하고, 이를 자동화 가능한 시스템 구조로 설계할 수 있는 분
- 실험적인 기술을 빠르게 검증하되, 실제 조직이 안정적으로 사용할 수 있는 형태로 구현할 수 있는 분
[우대사항]
- Unreal Engine 내에서 동작하는 툴, 플러그인, 자동화 시스템을 설계하고 제작 파이프라인에 실제 적용해본 경험이 있는 분
- 대규모 조직이나 라이브 프로젝트 환경에서 툴 개발이나 새로운 제작 방식을 도입하고 정착시켜본 경험이 있는 분
- 생성형 AI를 활용한 에셋 제작, 콘텐츠 자동화, 품질 보조 시스템 구축 경험이 있는 분
- 단순 프롬프트 작성 수준을 넘어, agent planning, tool use, memory, state management, context engineering, evaluation loop를 포함한 Agent 아키텍처를 설계해본 경험이 있는 분
- RAG 기반 문서 검색, 벡터 데이터베이스, 임베딩, 시맨틱 검색, 코드 검색, 지식베이스 품질 관리 등 대규모 사내 지식 활용 시스템을 구축하거나 고도화해본 경험이 있는 분
- 빠르게 변화하는 AI 기술 환경에서 논문, 오픈소스, 상용 도구, 벤치마크를 검토하고, 조직에 적합한 기술 방향과 적용 전략을 제안해본 경험이 있는 분
[제출서류]
- 자유양식 이력서 및 자기소개서
- 자유양식 포트폴리오 또는 GitHub 링크
[채용전형]
- 서류 전형 → 이메일 과제 또는 실기 전형 → 1차 실무진 통합 면접 → 처우 협의
- 실기 전형의 경우, 서류 합격자에 한하며 1차 인터뷰와 같은 날 진행됩니다.
- 이메일 과제는 주어진 문제를 기반으로 직무에 필요한 시스템 설계/구현을 수행하여 이메일로 제출하는 형식입니다.
- 실기 전형은 제공되는 노트북과 LLM을 활용해 약 1시간 동안 현장에서 주어진 과제를 수행하게 됩니다.
- 인터뷰는 실무진 및 인사팀이 참석해 그 동안의 경험과 실무 역량 등에 대해 이야기를 나눕니다