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About the role

“사람이 자연어로 의도를 말하면, AI가 기존 소프트웨어의 화면과 워크플로우를 이해하고 안정적으로 실행할 수 있는가?”

이 질문이 이 포지션의 출발점입니다. FluidGPT의 핵심 연구를 논문·특허·제품 기술성·사업화 근거로 연결할 Research Scientist를 찾습니다. 연구 논문 수준의 문제 정의와 제품 수준의 시스템 구현을 함께 풀어갈 분이 필요합니다.

What you’ll do

• LLM 기반 AI Agent, AX(Agent Experience), GUI Agent, software automation 연구 주제 발굴 및 수행
• 레거시 소프트웨어의 UI·화면 상태·워크플로우를 이해하고 실행하는 에이전트 연구
• Human-AI Interaction, intent-based interface, AI-native UX 연구 설계
• Task mining, process mining, domain process modeling 기반 도메인 자동 학습 연구
• Agent planning, tool use, screen grounding, multimodal action understanding, evaluation benchmark 설계
• 논문·특허·연구보고서·기술성 평가 자료 작성
• 연구 결과를 FluidGPT 제품 기능 및 사업화 근거로 전환

Requirements

• 석사 이상 또는 이에 준하는 AI/HCI/Software Systems 연구 경험
• AI Agent, LLM, HCI, NLP, Software Engineering, Mobile/Ubiquitous Computing, Workflow Automation 중 하나 이상의 연구 경험
• 논문·특허·실험 설계·시스템 프로토타입·기술 검증 중 하나 이상에서 구체적인 성과
• 연구의 깊이를 유지하면서 스타트업의 실행 속도에 맞출 수 있는 분
• 자신의 연구를 명확한 언어와 구조화된 자료로 설명할 수 있는 분

Nice to have

• NeurIPS, ICML, ICLR, CHI, UIST, AAAI, ACL, EMNLP, NAACL, MobiSys, MobiCom, IMWUT, IUI 등 주요 학회 논문 게재 또는 투고 경험
• GUI Agent, computer-use agent, mobile agent, browser/desktop automation, multimodal agent 연구 경험
• Process mining, task mining, enterprise workflow automation, RPA 고도화 관련 연구 경험
• 특허 출원 또는 등록 경험
• 기술성 평가(TCB) 또는 연구 성과 정리 자료 작성 경험

Tips for your application

• 본인의 대표 연구(논문·특허·프로젝트) 중 FluidGPT의 방향과 가장 가까운 사례는 무엇인가요?
• AI가 소프트웨어 화면이나 워크플로우를 이해하고 실행하도록 만든 경험이 있다면 설명해주세요.
• AI Agent, AX, HCI, NLP, Software Systems 중 본인의 핵심 연구 축은 어디인가요?
• 연구 결과를 제품 기능 또는 사업화 근거로 연결해본 경험이 있다면 공유해주세요.

About the role

플루이즈는 FluidGPT의 기술, 시장, 사업화 스토리를 하나의 설득력 있는 자료로 구조화할 Technical Proposal & IR Strategist를 찾습니다.

이 역할은 단순한 문서 작성자가 아닙니다. 국가기술과제, 사업화 과제, IR Deck, 투자자 자료, 기술성 평가 자료에서 “누가 읽는가”, “무엇을 보고 판단하는가”, “어떤 기술적·사업적 근거가 가장 강력한가”를 정의하고 전체 스토리라인을 설계하는 포지션입니다.

What you’ll do

1. 정부지원사업 제안 업무

• 정부지원사업 및 공공기관 사업 공고 분석 및 제안 전략 수립
• RFP 분석 및 선정 가능성을 높이는 제안 전략 수립
• 전략적인 사업제안 발표자료 작성

2. 정부지원사업 관리 및 운영

• 사업 수행 과정의 문서 / 일정 / 예산 등 사업 관리
• 사업 수행 관련 보고자료 및 문서 작성
• 사업 결과보고 및 성과관리
• 과제 수행 계획 수립 및 과제 운영
• 사업 수행과정에서 대외 커뮤니케이션 및 협력기관 관리

3. IR자료 / 서비스 소개서 / 기타 발표자료 제작

• 평가자, 투자자, 기관 담당자의 관점에서 기술성, 시장성, 사업성, 확장성, 방어력을 설득하는 구조 설계
• 연구팀과 협업하여 복잡한 기술 내용을 비전문가도 이해 가능한 메시지로 변환

Who we’re looking for

• 제안서, 사업계획서, IR Deck, 정부과제 문서 작성 경험이 있는 분
• 복잡한 기술과 사업 모델을 빠르게 이해하고 명확한 구조로 재편집할 수 있는 분
• 평가자와 투자자가 어떤 근거로 판단하는지 역으로 설계할 수 있는 분
• 기술적 내용을 겁내지 않고 학습하며, 핵심을 뽑아낼 수 있는 분
• PPT의 디자인보다 먼저 메시지, 흐름, 판단 기준, 의사결정 구조를 보는 분

Nice to have

• 전문 제안서 업체 근무자 우대
• 정부과제 및 정부용역과제 제안서 및 발표자료 작성 경험
• AI, SaaS, enterprise software, smart factory, AICC, R&D 조직과 협업 경험
• 투자 유치 자료 또는 기술성 평가 관련 자료 작성 경험
• 시장 조사, 경쟁사 분석, 사업화 전략, BM 설계 경험
• 컨설팅, VC, 액셀러레이터, 기술사업화 기관 경험

Tips for your application

• 직접 주도하여 작성한 제안서 / IR / 사업계획서 사례와 기여도(%)를 알려주세요.
• 복잡한 기술 내용을 비전문가에게 설명하는 자료를 만들어본 경험이 있나요?
• 기술 기반 스타트업 자료에서 독자를 설득하기 위해 가장 중요하게 보는 요소는 무엇인가요?
• 정부과제, 투자자, 기술평가 자료 중 가장 자신 있는 문서 유형을 알려주세요.

About the role

LLM을 챗봇이나 데모가 아니라, 실제 소프트웨어와 업무 시스템을 실행하는 AI Agent로 만드는 엔지니어를 찾습니다.

FluidGPT는 사용자의 의도를 이해하고, 기존 앱과 업무 시스템의 화면·상태·기능을 파악하며, 여러 단계의 작업을 안정적으로 수행해야 합니다. 연구 아이디어를 제품 아키텍처로 구현하고, PoC를 반복 가능한 운영 시스템으로 끌어올리는 것이 이 포지션의 핵심입니다.

What you’ll do

• FluidGPT의 LLM 기반 AI Agent 아키텍처 설계 및 구현 (workflow automation, tool-use 포함)
• 모바일·웹·데스크톱·기업 업무 시스템의 UI 상태 인식 및 실행 자동화 개발
• Screen parsing, action planning, memory, RAG, domain knowledge, process log 기반 agent pipeline 구축
• Agent 성공률·hallucination·latency·비용·안정성을 측정하는 evaluation/monitoring 체계 설계
• ERP/BIS, MES, AICC 등 도메인 시스템 연동 PoC 및 제품 기능 개발
• 연구팀·제품팀·사업개발팀과 협업하여 기술 로드맵 실행

Requirements

• Python 기반 AI 또는 백엔드 개발 실무 경험
• LLM API, RAG, vector DB, agent framework, workflow automation 중 하나 이상의 실무 경험
• 빠른 실험과 운영 가능한 시스템 품질을 동시에 추구하는 분
• AI 모델의 가능성과 한계를 이해하고 제품 관점에서 판단할 수 있는 분
• 불명확한 문제를 실행 가능한 시스템 구조로 설계하는 데 강점이 있는 분

Nice to have

• LangGraph, LlamaIndex, vLLM, FastAPI, Docker, 클라우드 인프라 경험
• GUI automation, browser automation, mobile automation, RPA, computer-use agent 구현 경험
• 검색·추천·NLP·데이터 파이프라인·evaluation pipeline 구축 경험
• ERP, MES, CRM, 콜센터 등 업무 자동화 시스템 연동 경험
• 논문 또는 오픈소스를 실제 제품에 적용해본 경험
• 초기 스타트업 또는 0→1 제품 개발 경험

Tips for your application

• 직접 구현한 LLM/RAG/Agent 프로젝트 중 가장 의미 있었던 사례를 설명해주세요.
• AI Agent가 실제 소프트웨어 화면이나 외부 도구를 실행하도록 만든 경험이 있나요?
• 운영 환경에서 품질·비용·지연시간·hallucination 문제를 개선한 경험이 있다면 공유해주세요.
• 주로 사용하는 LLM/Agent 관련 프레임워크와 인프라 스택을 알려주세요.