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아직 정답이 없는 문제를 다룹니다
arvis ai가 지금 풀고 있는 문제를 그대로 적었습니다. 이 중 하나라도 흥미롭다면 이야기를 나누고 싶습니다.
Problems
우리가 푸는 문제
네 개 사업이 각각 다른 종류의 어려움을 갖고 있습니다.
PC방 좌석 AI 에이전트
왜 어려운 문제인가
PC방은 게임 화면, 좌석 관리 프로그램, 음식 주문창, 결제 흐름이 모두 다릅니다. arvis ai는 매장별 차이를 흡수하기 위해 로컬 자동화와 LLM 판단을 분리해 설계합니다.
음성 음식 주문
핵심 판단
- 띄어쓰기와 별칭은 같은 메뉴로 정규화
- 1L, 꿀 같은 수식어는 별도 상품으로 보존
- 없는 메뉴는 만들지 않고 가까운 후보를 제시
매장 운영 자동화
운영 포인트
- 실제 주문과 테스트 주문 구분
- 매장별 메뉴·가격·레이아웃 차이 대응
- 직원 확인이 필요한 요청과 자동 처리 가능한 요청 분리
매장 시스템 연동
기술 과제
- 게임 포커스를 빼앗지 않는 백그라운드 주문
- 주문 WebView와 네이티브 통신 경로 탐색
- 실패 로그 기반 어댑터 프로필 개선
People
찾고 있는 사람
직무명보다 무엇을 해보셨는지가 중요합니다.
에이전트 오케스트레이션
여러 에이전트에 역할을 분배하고, 실패와 예외를 다루는 구조를 설계해 보신 분
음성·자연어 처리
잡음이 많은 실제 환경에서 인식·이해 품질을 끌어올려 보신 분
임베디드 최적화
제한된 연산·전력 조건에서 모델을 돌려 보신 분
기간계 연동
결제·의료정보처럼 되돌릴 수 없는 처리를 안전하게 다뤄 보신 분
상시 지원
정해진 공고는 없습니다. 위에 적은 문제 중 하나라도 자신이 잘 풀 수 있다고 생각하신다면, 이력서와 함께 그 이유를 보내주세요.
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