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인공지능 스타트업 메이아이(mAy-I)에서 ML Research Engineer를 모십니다!
• Team | ML Research Team
• 경력 | 무관
• 대체복무 | 가능
[ 메이아이는 이런 기업입니다 ]
• We Make Offline Smart with AI
온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.
• 대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원
현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드패션, CJ CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.
• 세계적으로 인정받는 기술력
메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.
• 빠르게 성장하는 AI 시장에서 오프라인 공간을 함께 혁신하며 성장할 동료를 찾습니다!
2023년 삼성벤처투자가 리드하는 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 성공적으로 마무리했습니다. 이를 기반으로 또 한 번의 빠른 성장을 준비합니다. 우리의 멈추지 않는 성장에 속도를 더해주실 탁월한 히치하이커를 찾습니다.
[ 탁월하신 ML Research Engineer를 모십니다 ]
메이아이의 영상 분석 시스템은 하루에 13,000시간의 영상을 처리하고, 하나의 매장에서 하루에 분석하는 방문객의 수는 최대 7~8만 명에 달합니다. 고객사가 전 세계로 확대됨에 따라, 매쉬(mAsh)가 해결해야 하는 영상의 종류와 변수, 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있습니다.
우리는 기존 모델을 최적화하는 수준을 넘어, 비전 파이프라인의 구조적 설계를 통해 글로벌 현장의 복잡한 정확도 난제들을 정면으로 돌파하고자 합니다. 수작업 없는 검증과 학습을 토대로 수만 대의 환경으로 전파 가능한 AI 모델의 확장성(Scalability)을 확보하고, 지능형 자동화 루프를 통해 기술적 해자를 구축해 나갈 ML Research Engineer를 기다립니다.
• 다양한 환경에서도 높은 정확도를 유지하는 ML 엔진 연구/개발
• 다양한 업종의 고객사를 만족시켜 시장성을 확보하는 ML 엔진 연구/개발
• 비용, 시간 등 최소한의 리소스를 소비하는 ML 엔진 연구/개발
메이아이는 시리즈 A 투자유치 성료를 통해 MVP를 증명했습니다. 그리고 이제 시리즈 B로 나아가는 과정에 올랐습니다. 메이아이의 가파르고 빠른 성장에 원동력이 되어주실 동료를 기다립니다.
• 미션 1. 고정밀 비전 엔진 설계 (High-Fidelity Engine)
- 현장 기반 정확도 고도화: LG전자, 삼성 등 글로벌 고객사들의 현장 데이터에서 발생하는 복잡한 추적 및 분석 이슈(Occlusion, Re-ID 실패, Group Detection 등)들을 분석하고 해결합니다.
- Streaming-based MTMC 재설계: 수십 대의 카메라가 실시간 스트리밍 되는 환경에 최적화도니 고효율 MTMC (Multi-Target Multi-Camera) 알고리즘 방법론을 설계하고 구현합니다.
• 미션 2. 지능형 자동화 및 확장성 (Intelligent Scalability)
- VLM 기반 검증 효율화: VLM (Vision-Language Model)을 활용하여 정확도 검증의 휴먼 리소스를 기존의 10% 미만 수준으로 혁신하는 자동화 알고리즘 및 대안 지표(Metric)를 연구합니다.
- 지능형 선순환 구조(Snowballing) 시스템 구축: Unsupervised / Few-shot Learning 기법을 도입하여, 완제품 환경에서 모델이 스스로 정확도를 높이며 진화하는 ‘Snowballing’ 체계를 구축합니다.
• 견고한 실전 구현 능력: 제안한 방법론을 실제 상요 서비스 환경에서 안정적으로 동작하는 견고하고 완성도 높은 코드로 직접 구현해낼 수 있는 엔지니어링 역량
• 비전 알고리즘 전문성: Object Detection, MOT, Person Re-ID 등의 컴퓨터 비전 분야에 대한 이해와 논문을 읽고 적용하는 역량
• Mission-driven Ownership: 특정 기능의 경계에 갇히지 않고 비전 지능화의 전체 사이클을 함께 고민하며, 가장 높은 기술적 임팩트가 필요한 지점에 스스로 주도적으로 기여하는 태도
• Team | ML Research Team
• 경력 | 무관
• 대체복무 | 가능
[ 메이아이는 이런 기업입니다 ]
• We Make Offline Smart with AI
온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.
• 대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원
현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드패션, CJ CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.
• 세계적으로 인정받는 기술력
메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.
• 빠르게 성장하는 AI 시장에서 오프라인 공간을 함께 혁신하며 성장할 동료를 찾습니다!
2023년 삼성벤처투자가 리드하는 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 성공적으로 마무리했습니다. 이를 기반으로 또 한 번의 빠른 성장을 준비합니다. 우리의 멈추지 않는 성장에 속도를 더해주실 탁월한 히치하이커를 찾습니다.
[ 탁월하신 ML Research Engineer를 모십니다 ]
메이아이의 영상 분석 시스템은 하루에 13,000시간의 영상을 처리하고, 하나의 매장에서 하루에 분석하는 방문객의 수는 최대 7~8만 명에 달합니다. 고객사가 전 세계로 확대됨에 따라, 매쉬(mAsh)가 해결해야 하는 영상의 종류와 변수, 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있습니다.
우리는 기존 모델을 최적화하는 수준을 넘어, 비전 파이프라인의 구조적 설계를 통해 글로벌 현장의 복잡한 정확도 난제들을 정면으로 돌파하고자 합니다. 수작업 없는 검증과 학습을 토대로 수만 대의 환경으로 전파 가능한 AI 모델의 확장성(Scalability)을 확보하고, 지능형 자동화 루프를 통해 기술적 해자를 구축해 나갈 ML Research Engineer를 기다립니다.
• 다양한 환경에서도 높은 정확도를 유지하는 ML 엔진 연구/개발
• 다양한 업종의 고객사를 만족시켜 시장성을 확보하는 ML 엔진 연구/개발
• 비용, 시간 등 최소한의 리소스를 소비하는 ML 엔진 연구/개발
메이아이는 시리즈 A 투자유치 성료를 통해 MVP를 증명했습니다. 그리고 이제 시리즈 B로 나아가는 과정에 올랐습니다. 메이아이의 가파르고 빠른 성장에 원동력이 되어주실 동료를 기다립니다.
주요업무
메이아이의 ML Research Engineer는 메이아이의 독보적인 기술력을 책임지며, 팀의 로드맵에 따라 아래의 두 가지 핵심 미션을 유동적으로 수행합니다.• 미션 1. 고정밀 비전 엔진 설계 (High-Fidelity Engine)
- 현장 기반 정확도 고도화: LG전자, 삼성 등 글로벌 고객사들의 현장 데이터에서 발생하는 복잡한 추적 및 분석 이슈(Occlusion, Re-ID 실패, Group Detection 등)들을 분석하고 해결합니다.
- Streaming-based MTMC 재설계: 수십 대의 카메라가 실시간 스트리밍 되는 환경에 최적화도니 고효율 MTMC (Multi-Target Multi-Camera) 알고리즘 방법론을 설계하고 구현합니다.
• 미션 2. 지능형 자동화 및 확장성 (Intelligent Scalability)
- VLM 기반 검증 효율화: VLM (Vision-Language Model)을 활용하여 정확도 검증의 휴먼 리소스를 기존의 10% 미만 수준으로 혁신하는 자동화 알고리즘 및 대안 지표(Metric)를 연구합니다.
- 지능형 선순환 구조(Snowballing) 시스템 구축: Unsupervised / Few-shot Learning 기법을 도입하여, 완제품 환경에서 모델이 스스로 정확도를 높이며 진화하는 ‘Snowballing’ 체계를 구축합니다.
자격요건
• 방법론 기반의 문제 해결력: 수학/컴퓨팅 지식을 기반으로 문제를 정의하고, 논리적인 방법론(Methodology)을 스스로 설계하여 제안할 수 있는 역량• 견고한 실전 구현 능력: 제안한 방법론을 실제 상요 서비스 환경에서 안정적으로 동작하는 견고하고 완성도 높은 코드로 직접 구현해낼 수 있는 엔지니어링 역량
• 비전 알고리즘 전문성: Object Detection, MOT, Person Re-ID 등의 컴퓨터 비전 분야에 대한 이해와 논문을 읽고 적용하는 역량
• Mission-driven Ownership: 특정 기능의 경계에 갇히지 않고 비전 지능화의 전체 사이클을 함께 고민하며, 가장 높은 기술적 임팩트가 필요한 지점에 스스로 주도적으로 기여하는 태도
