포지션 상세
[포지션 소개]
Superb AI의 머신러닝 엔지니어는 모델의 연구 개발부터 제품화를 거쳐, 실제 산업 현장에 도입하고 가치를 창출하는 단계까지 모든 과정에 깊이 관여합니다. 이를 통해 산업 혁신의 A to Z를 경험하며, 비즈니스 성공에 기여하는 핵심적이고 주도적인 역할을 맡습니다.
뛰어난 기술력은 물론, 마주한 문제의 본질을 파고들어 실제 산업 현장에서 비즈니스 가치를 만드는 것에 열정을 가지신 분, 추상적인 연구를 넘어 AI를 통해 현장의 안전과 생산성을 혁신하는 과정을 함께 즐기는 분이라면 저희와 함께해주세요!
[팀 소개]
Superb AI 머신러닝 팀은 특정 산업에 국한되지 않고, 다양한 산업 도메인을 다루며 깊이 있는 문제 해결 경험을 축적해 왔습니다.
저희 팀은 라벨링 자동화와 노코드 머신러닝을 구현해 "누구나 쉽게 모델을 개발할 수 있도록 하자"는 목표를 달성한 데 이어, 데이터 중심의 MLOps 플랫폼을 완성함으로써 "누구나 쉽게 모델의 성능을 개선할 수 있도록 하자"는 목표까지 차례대로 실현해 왔습니다.
이제 저희 팀은 인지(Perception)의 단계를 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하는 행동(Action)의 영역으로 기술 지평을 넓히며 "AI로 산업의 모든 문제를 해결하자"는 목표를 향해 나아갑니다. 이에 따라 현재는 Vision AI부터 Physical AI까지 아우르며, 산업 현장의 복잡한 문제들을 유연하게 해결할 수 있는 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.
각 분야의 주요 기술·접근 방법은 해당 항목에 한정되지 않으며, 제반 상황이나 기술 트렌드에 따라 달라지므로 예시로만 참고 부탁드립니다.
[Vision AI 솔루션 개발]
• 안전 관제 / 공정 분석 / 불량 검수 등 다양한 산업 현장 시나리오의 문제를 기술적으로 구조화하고, 이를 지속적으로 확장 가능하게 처리할 수 있는 통합 E2E 솔루션을 개발합니다.
• 주요 기술: Object detection, Pose estimation, Tracking/ReID, Anomaly detection, Geometry estimation 등
[산업 특화 파운데이션 모델 개발]
• 특정 태스크에 종속되지 않고, 제로샷 방식으로 다양한 산업 현장 요구에 즉시 적용 가능한 파운데이션 모델을 학습·평가하는 기술을 개발합니다.
• 주요 기술: Zero-shot object detection, Multimodal embedding, Visual grounding, Vision-Language model 등
[Data-centric MLOps 고도화]
• 데이터셋 분포와 모델의 취약점을 분석하고, 이를 효과적으로 개선할 수 있는 합성 데이터 생성 기술을 개발합니다.
• 주요 기술: Active learning, Hard example mining, Image generation model 등
[Physical AI 개발]
• 효율적인 로봇 학습 데이터 구축 방법 및 새로운 환경에서도 안정적으로 일반화되는 VLA 모델 연구개발을 수행합니다.
• 주요 기술: Vision-Language-Action model, Sim2Real 등
• Python 및 PyTorch 등 관련 프레임워크를 능숙하게 사용하시는 분
• 최신 AI 및 컴퓨터 비전 분야의 연구 동향에 대한 깊은 관심과 이해를 갖추신 분
• 비즈니스 수준의 원활한 한국어 소통 및 업무 수행이 가능하신 분
• Business-level proficiency in Korean is required. Candidates must be able to conduct tasks, write documentation, and participate in meetings entirely in Korean.
Superb AI의 머신러닝 엔지니어는 모델의 연구 개발부터 제품화를 거쳐, 실제 산업 현장에 도입하고 가치를 창출하는 단계까지 모든 과정에 깊이 관여합니다. 이를 통해 산업 혁신의 A to Z를 경험하며, 비즈니스 성공에 기여하는 핵심적이고 주도적인 역할을 맡습니다.
뛰어난 기술력은 물론, 마주한 문제의 본질을 파고들어 실제 산업 현장에서 비즈니스 가치를 만드는 것에 열정을 가지신 분, 추상적인 연구를 넘어 AI를 통해 현장의 안전과 생산성을 혁신하는 과정을 함께 즐기는 분이라면 저희와 함께해주세요!
[팀 소개]
Superb AI 머신러닝 팀은 특정 산업에 국한되지 않고, 다양한 산업 도메인을 다루며 깊이 있는 문제 해결 경험을 축적해 왔습니다.
저희 팀은 라벨링 자동화와 노코드 머신러닝을 구현해 "누구나 쉽게 모델을 개발할 수 있도록 하자"는 목표를 달성한 데 이어, 데이터 중심의 MLOps 플랫폼을 완성함으로써 "누구나 쉽게 모델의 성능을 개선할 수 있도록 하자"는 목표까지 차례대로 실현해 왔습니다.
이제 저희 팀은 인지(Perception)의 단계를 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하는 행동(Action)의 영역으로 기술 지평을 넓히며 "AI로 산업의 모든 문제를 해결하자"는 목표를 향해 나아갑니다. 이에 따라 현재는 Vision AI부터 Physical AI까지 아우르며, 산업 현장의 복잡한 문제들을 유연하게 해결할 수 있는 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.
주요업무
Superb AI 머신러닝 팀은 현재 아래 분야별로 소규모 TF를 구성하여 업무를 수행하고 있습니다. 머신러닝 엔지니어는 각자의 전문성과 흥미에 따라 하나 이상의 TF에서 학습/평가 데이터 구축, 모델 개발, 제품화, 기업 고객 도입을 위한 기술 검토 및 프로젝트 진행 등을 수행합니다.각 분야의 주요 기술·접근 방법은 해당 항목에 한정되지 않으며, 제반 상황이나 기술 트렌드에 따라 달라지므로 예시로만 참고 부탁드립니다.
[Vision AI 솔루션 개발]
• 안전 관제 / 공정 분석 / 불량 검수 등 다양한 산업 현장 시나리오의 문제를 기술적으로 구조화하고, 이를 지속적으로 확장 가능하게 처리할 수 있는 통합 E2E 솔루션을 개발합니다.
• 주요 기술: Object detection, Pose estimation, Tracking/ReID, Anomaly detection, Geometry estimation 등
[산업 특화 파운데이션 모델 개발]
• 특정 태스크에 종속되지 않고, 제로샷 방식으로 다양한 산업 현장 요구에 즉시 적용 가능한 파운데이션 모델을 학습·평가하는 기술을 개발합니다.
• 주요 기술: Zero-shot object detection, Multimodal embedding, Visual grounding, Vision-Language model 등
[Data-centric MLOps 고도화]
• 데이터셋 분포와 모델의 취약점을 분석하고, 이를 효과적으로 개선할 수 있는 합성 데이터 생성 기술을 개발합니다.
• 주요 기술: Active learning, Hard example mining, Image generation model 등
[Physical AI 개발]
• 효율적인 로봇 학습 데이터 구축 방법 및 새로운 환경에서도 안정적으로 일반화되는 VLA 모델 연구개발을 수행합니다.
• 주요 기술: Vision-Language-Action model, Sim2Real 등
자격요건
• 머신러닝/딥러닝에 대한 탄탄한 이론적 지식과 실제 구현 경험을 보유하신 분• Python 및 PyTorch 등 관련 프레임워크를 능숙하게 사용하시는 분
• 최신 AI 및 컴퓨터 비전 분야의 연구 동향에 대한 깊은 관심과 이해를 갖추신 분
• 비즈니스 수준의 원활한 한국어 소통 및 업무 수행이 가능하신 분
• Business-level proficiency in Korean is required. Candidates must be able to conduct tasks, write documentation, and participate in meetings entirely in Korean.
