![씨제이대한통운(CJ대한통운)-[TES물류기술연구소] AI모델개발자](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F10277%2Fmuggfk8nlifzw0gx__1080_790.jpg&w=700&q=100)
![씨제이대한통운(CJ대한통운)-[TES물류기술연구소] AI모델개발자](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F10277%2Fqjw6wjarmxgr1vz4__1080_790.jpg&w=700&q=100)
포지션 상세
CJ대한통운은 물류혁신기업 선도를 위해 로봇, AI, 데이터 기반의
'TES물류기술연구소' 를 출범하여 물류산업 첨단화를 리딩하고 있습니다.
T (Technology), E (Engineering), S (System&Solution)의 집약체인 CJ대한통운 TES물류기술연구소 및 구성원의 역량강화를 위해 전문성뿐만 아니라, 차별화된 인사이트를 보유한 우수인재를 모시고자 합니다.
[관련정보]
• CJ대한통운 TES사업소개 : https://www.cjlogistics.com/ko/tes/story/technology
• CJ대한통운 YouTube : https://www.youtube.com/c/CJLogistics
• Agent 핵심 기능(인식, 추론, 행동, 학습 등) 구현
• Agent의 통합 및 테스트: 외부 시스템 연동, 시뮬레이션 환경 구축, 성능 평가 지표 개발/개선, 테스트 및 검증 등
• Agent 관리 및 유지보수: 모니터링 시스템 구축, 오류 처리 및 복구, 업데이트 및 개선 등
• 윤리적 고려 및 안전 장치 개발: 편향성 완화, 투명성 확보, 안전 장치 마련 등
• ML/LLM 파이프라인 구축 및 자동화
• 모델 배포 및 관리
• 인프라 관리
• 모델 모니터링 및 성능 관리
• CI/CD 시스템 구축
• 학습/추론용 데이터 및 모델 거버넌스
• 최적화 대상 문제/유형 정의 및 데이터 분석, 특징 추출
• AI 기반 최적화 모델 설계 및 개발: 최적화 알고리즘(일반적인 AI/ML 알고리즘, 강화학습, 진화 알고리즘 등) 개발 및 적용, 손실 함수 및 보상 함수 설계, 제약 조건 처리 방안 설계 등
• 모델 학습 및 평가 후 개선
• On-Device 환경 분석 및 요구사항 정의: 요구되는 기능과 대상 기기의 하드스펙 맞춤형 요구사항 정의
• 모델 경량화 및 최적화
• 데이터 처리 및 관리
• 시스템 통합 및 테스트, MLOps for On-Device
• 예측 대상 및 목표 정의, 사업과의 연계성 확인
• 데이터 수집 및 분석, 데이터 탐색을 통한 데이터 이해, Feature Engineering
• 수요예측 AI 모델 설계 및 개발
• 모델 평가 및 검증
• 딥러닝 프레임워크(Pytorch, Tensorflow 등) 활용에 능숙
• 소프트웨어 엔지니어링 능력: 데이터 분석 및 모델 개발 뿐 아니라 시스템 통합, 서비스/모델 API 개발, On-Prem/Cloud 상 서비스 배포 경험 필요
• Cloud 컴퓨팅 플랫폼(AWS, GCP, Azure 등)에서 AI 기반 서비스 배포 경험 보유
• 효율적인 Hyper-Parameter Tuning을 통한 최적 모델 도출 경험 보유
• 뛰어난 문제 해결 능력 및 논리적 사고
• 부서 간 협업 및 간결한 소통 능력
'TES물류기술연구소' 를 출범하여 물류산업 첨단화를 리딩하고 있습니다.
T (Technology), E (Engineering), S (System&Solution)의 집약체인 CJ대한통운 TES물류기술연구소 및 구성원의 역량강화를 위해 전문성뿐만 아니라, 차별화된 인사이트를 보유한 우수인재를 모시고자 합니다.
[관련정보]
• CJ대한통운 TES사업소개 : https://www.cjlogistics.com/ko/tes/story/technology
• CJ대한통운 YouTube : https://www.youtube.com/c/CJLogistics
주요업무
• Agent Architecture 설계 및 개발• Agent 핵심 기능(인식, 추론, 행동, 학습 등) 구현
• Agent의 통합 및 테스트: 외부 시스템 연동, 시뮬레이션 환경 구축, 성능 평가 지표 개발/개선, 테스트 및 검증 등
• Agent 관리 및 유지보수: 모니터링 시스템 구축, 오류 처리 및 복구, 업데이트 및 개선 등
• 윤리적 고려 및 안전 장치 개발: 편향성 완화, 투명성 확보, 안전 장치 마련 등
• ML/LLM 파이프라인 구축 및 자동화
• 모델 배포 및 관리
• 인프라 관리
• 모델 모니터링 및 성능 관리
• CI/CD 시스템 구축
• 학습/추론용 데이터 및 모델 거버넌스
• 최적화 대상 문제/유형 정의 및 데이터 분석, 특징 추출
• AI 기반 최적화 모델 설계 및 개발: 최적화 알고리즘(일반적인 AI/ML 알고리즘, 강화학습, 진화 알고리즘 등) 개발 및 적용, 손실 함수 및 보상 함수 설계, 제약 조건 처리 방안 설계 등
• 모델 학습 및 평가 후 개선
• On-Device 환경 분석 및 요구사항 정의: 요구되는 기능과 대상 기기의 하드스펙 맞춤형 요구사항 정의
• 모델 경량화 및 최적화
• 데이터 처리 및 관리
• 시스템 통합 및 테스트, MLOps for On-Device
• 예측 대상 및 목표 정의, 사업과의 연계성 확인
• 데이터 수집 및 분석, 데이터 탐색을 통한 데이터 이해, Feature Engineering
• 수요예측 AI 모델 설계 및 개발
• 모델 평가 및 검증
자격요건
• 석/박사 기간 포함 5년 이상의 AI/ML/Deep Learning 이론(수학 이론 포함) 및 실무지식• 딥러닝 프레임워크(Pytorch, Tensorflow 등) 활용에 능숙
• 소프트웨어 엔지니어링 능력: 데이터 분석 및 모델 개발 뿐 아니라 시스템 통합, 서비스/모델 API 개발, On-Prem/Cloud 상 서비스 배포 경험 필요
• Cloud 컴퓨팅 플랫폼(AWS, GCP, Azure 등)에서 AI 기반 서비스 배포 경험 보유
• 효율적인 Hyper-Parameter Tuning을 통한 최적 모델 도출 경험 보유
• 뛰어난 문제 해결 능력 및 논리적 사고
• 부서 간 협업 및 간결한 소통 능력
