
혜움은 AI 경리·세무·급여 에이전트 'Alfred'를 운영하고 있습니다. (24년 매출 132억, 연평균 성장률 256%)
앞으로 혜움이 나아갈 방향은 "사업자의 금융을 통째로 맡길 수 있는 AI 에이전트 플랫폼"을 만드는 것입니다.
우리는 이 플랫폼을 통해 그동안 매달 씨름해야 했던 소모적이고 반복적인 업무를 AI 에이전트가 대신 수행하는 거대한 전환을 만들 것이며, 혜움은 이 거대한 전환을 함께 만들어갈 동료를 찾고 있습니다.
Alfred Finance 본부 Accounting팀은 금융과 세무의 복잡한 비즈니스 로직을 완벽하게 수행하는 Agentic AI 생태계 구축을 핵심 미션으로 합니다. 우리는 단순히 성능 좋은 모델을 찾는 것에 그치지 않고, 수많은 금융 도구와 데이터를 정교하게 엮어 실질적인 문제를 해결하는 시스템 오케스트레이션에 집중합니다.
이 여정에서 AI Engineer는 단순히 모델을 실험하는 역할을 넘어, 복잡한 금융 업무 프로세스를 AI 에이전트가 실질적으로 수행할 수 있는 워크플로우로 설계하고 구현하는 AI 시스템 빌더입니다. 비즈니스 성과로 직결되는 오케스트레이션 엔진을 함께 고도화할 분을 모십니다.
복잡한 금융 업무 프로세스를 분석하여 AI 에이전트가 수행 가능한 단계별 워크플로우(LangGraph, CrewAI 등)
로 구조화하고 구현합니다.
LLM과 확정적 알고리즘(Rule-based)을 결합하여, 금융 서비스에 필수적인 '정확성'과 '재현성'을 보장하는 하이
브리드 자동화 시스템을 개발합니다.
에이전트가 외부 DB, API, 금융 계산 도구 등을 자유자재로 호출하여 업무를 완수할 수 있도록 Tool Use 및
MCP(Model Context Protocol) 인터페이스를 설계합니다.
금융 도메인 지식을 에이전트에게 효율적으로 전달하기 위한 데이터 전처리, 검색(Retrieval) 전략 및 파이프라인
을 구축합니다.
에이전트의 의사결정 과정을 추적하고, 워크플로우상의 병목이나 오류를 개선하기 위한 관측성(Observability) 체
계를 구축합니다.
단순 모델 실험보다는 백엔드 시스템 설계 혹은 비즈니스 로직 자동화 관점의 개발 경험이 필수입니다.
LangChain, LangGraph 등을 활용해 복잡한 추론 체인이나 멀티 에이전트 협업 시스템을 실제 제품에 적용해 본
경험이 있어야 합니다.
비즈니스 요구사항을 실행 가능한 기술적 워크플로우로 풀어낼 수 있어야 합니다.
GPT, Claude, Gemini 등의 API를 활용하여 신뢰도 높은 상용 서비스를 개발하고 운영해 본 경험이 필요합니다.
혜움은 AI 경리·세무·급여 에이전트 'Alfred'를 운영하고 있습니다. (24년 매출 132억, 연평균 성장률 256%)
앞으로 혜움이 나아갈 방향은 "사업자의 금융을 통째로 맡길 수 있는 AI 에이전트 플랫폼"을 만드는 것입니다.
우리는 이 플랫폼을 통해 그동안 매달 씨름해야 했던 소모적이고 반복적인 업무를 AI 에이전트가 대신 수행하는 거대한 전환을 만들 것이며, 혜움은 이 거대한 전환을 함께 만들어갈 동료를 찾고 있습니다.
Alfred Finance 본부 Accounting팀은 금융과 세무의 복잡한 비즈니스 로직을 완벽하게 수행하는 Agentic AI 생태계 구축을 핵심 미션으로 합니다. 우리는 단순히 성능 좋은 모델을 찾는 것에 그치지 않고, 수많은 금융 도구와 데이터를 정교하게 엮어 실질적인 문제를 해결하는 시스템 오케스트레이션에 집중합니다.
이 여정에서 AI Engineer는 단순히 모델을 실험하는 역할을 넘어, 복잡한 금융 업무 프로세스를 AI 에이전트가 실질적으로 수행할 수 있는 워크플로우로 설계하고 구현하는 AI 시스템 빌더입니다. 비즈니스 성과로 직결되는 오케스트레이션 엔진을 함께 고도화할 분을 모십니다.
복잡한 금융 업무 프로세스를 분석하여 AI 에이전트가 수행 가능한 단계별 워크플로우(LangGraph, CrewAI 등)
로 구조화하고 구현합니다.
LLM과 확정적 알고리즘(Rule-based)을 결합하여, 금융 서비스에 필수적인 '정확성'과 '재현성'을 보장하는 하이
브리드 자동화 시스템을 개발합니다.
에이전트가 외부 DB, API, 금융 계산 도구 등을 자유자재로 호출하여 업무를 완수할 수 있도록 Tool Use 및
MCP(Model Context Protocol) 인터페이스를 설계합니다.
금융 도메인 지식을 에이전트에게 효율적으로 전달하기 위한 데이터 전처리, 검색(Retrieval) 전략 및 파이프라인
을 구축합니다.
에이전트의 의사결정 과정을 추적하고, 워크플로우상의 병목이나 오류를 개선하기 위한 관측성(Observability) 체
계를 구축합니다.
단순 모델 실험보다는 백엔드 시스템 설계 혹은 비즈니스 로직 자동화 관점의 개발 경험이 필수입니다.
LangChain, LangGraph 등을 활용해 복잡한 추론 체인이나 멀티 에이전트 협업 시스템을 실제 제품에 적용해 본
경험이 있어야 합니다.
비즈니스 요구사항을 실행 가능한 기술적 워크플로우로 풀어낼 수 있어야 합니다.
GPT, Claude, Gemini 등의 API를 활용하여 신뢰도 높은 상용 서비스를 개발하고 운영해 본 경험이 필요합니다.