포지션 상세
• 우리는 SQL로 숫자를 뽑는 분석가를 찾지 않습니다. 강의의 논리를 해부하고, AI가 똑똑해질 수 있는 '지식의 지도'를 그릴 설계자를 찾습니다.
• 강사의 말하기, 판서, 전개 전략, 문제 풀이 방식 등 강의의 모든 요소를 데이터로 분석하여, AI가 스스로 좋은 설명과 올바른 학습 흐름을 만들어낼 수 있는 기준을 만들어 갑니다.
• 강의 구조를 해부하고, 지식 단위를 정의하며, AI가 학습할 수 있는 형태로 라벨 기준을 구축하는 핵심 역할을 담당합니다.
• 우리는 AI가 단순히 답을 알려주는 것이 아니라, 최고의 강사처럼 구조와 서사를 가지고 설명하게 만듭니다. 이를 위해 강의 콘텐츠를 해부하여 AI가 생산할 수 있는 최적의 파이프라인을 설계하고, 레이어를 구축합니다.
• 숫자 데이터를 통계 내는 일이 아닙니다. "어떤 지식 단위가 결합되어야 최상의 설명이 생성되는가?"에 대한 가설을 세우고, 이를 데이터 구조로 구현하여 AI의 생성 로직을 완성하는 설계자를 모십니다.
• 학습 가설 수립 및 로직 정의: 강의의 맥락과 지식의 인과관계를 고려하여 AI가 따라야 할 '논리적 알고리즘'의 기초 가설을 세웁니다.
• 데이터 구조 표준화: 세워진 가설을 바탕으로 AI가 학습할 수 있는 형태의 라벨링 기준과 데이터 규격을 만듭니다.
• 논리 모델 검증: 설계된 레이어를 통해 생성된 결과물이 교육적으로 타당한지, 설정한 가설이 맞았는지 분석하고 모델을 고도화합니다.
• 가설 기반의 설계 역량: "강의의 핵심 요소를 [A, B, C] 레이어로 구분하여 학습시키면 AI가 더 논리적으로 생성할 것이다"라는 가설을 세우고 실행할 수 있는 분
• 추상적 개념의 구조화: 강사의 노하우, 판서의 흐름 등 비정형적인 요소를 AI가 이해 가능한 '논리적 규격'으로 정교하게 설계할 수 있는 분
• 논리적 타당성 검증: 본인이 설계한 지식 레이어와 데이터 구조가 AI 생성 결과에 어떻게 기여하는지 논리적으로 추론하고 보완할 수 있는 분
• 강사의 말하기, 판서, 전개 전략, 문제 풀이 방식 등 강의의 모든 요소를 데이터로 분석하여, AI가 스스로 좋은 설명과 올바른 학습 흐름을 만들어낼 수 있는 기준을 만들어 갑니다.
• 강의 구조를 해부하고, 지식 단위를 정의하며, AI가 학습할 수 있는 형태로 라벨 기준을 구축하는 핵심 역할을 담당합니다.
• 우리는 AI가 단순히 답을 알려주는 것이 아니라, 최고의 강사처럼 구조와 서사를 가지고 설명하게 만듭니다. 이를 위해 강의 콘텐츠를 해부하여 AI가 생산할 수 있는 최적의 파이프라인을 설계하고, 레이어를 구축합니다.
• 숫자 데이터를 통계 내는 일이 아닙니다. "어떤 지식 단위가 결합되어야 최상의 설명이 생성되는가?"에 대한 가설을 세우고, 이를 데이터 구조로 구현하여 AI의 생성 로직을 완성하는 설계자를 모십니다.
주요업무
• 지식 레이어 설계 : AI가 최적의 설명을 생성할 수 있도록 강의 스크립트, 판서, 전개 전략을 다각도의 분석 레이어로 분절하고 체계화합니다.• 학습 가설 수립 및 로직 정의: 강의의 맥락과 지식의 인과관계를 고려하여 AI가 따라야 할 '논리적 알고리즘'의 기초 가설을 세웁니다.
• 데이터 구조 표준화: 세워진 가설을 바탕으로 AI가 학습할 수 있는 형태의 라벨링 기준과 데이터 규격을 만듭니다.
• 논리 모델 검증: 설계된 레이어를 통해 생성된 결과물이 교육적으로 타당한지, 설정한 가설이 맞았는지 분석하고 모델을 고도화합니다.
자격요건
• 학력 : 대졸• 가설 기반의 설계 역량: "강의의 핵심 요소를 [A, B, C] 레이어로 구분하여 학습시키면 AI가 더 논리적으로 생성할 것이다"라는 가설을 세우고 실행할 수 있는 분
• 추상적 개념의 구조화: 강사의 노하우, 판서의 흐름 등 비정형적인 요소를 AI가 이해 가능한 '논리적 규격'으로 정교하게 설계할 수 있는 분
• 논리적 타당성 검증: 본인이 설계한 지식 레이어와 데이터 구조가 AI 생성 결과에 어떻게 기여하는지 논리적으로 추론하고 보완할 수 있는 분
