![지신-[ML Application - Time Series] 시계열 머신러닝 엔지니어](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F54539%2Fnsjdjxwmst3bhxtr__1080_790.jpg&w=700&q=100)
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포지션 상세
[지신에 대해 알려드려요]
지신은 AI CDMO로서, 차세대 제조 OS를 개발해요.
하드웨어, 소프트웨어, AI를 통합한 Full-stack AI 시스템을 설계하고, 현장에서 돌아가는 AI를 만듭니다.
[우리 팀을 소개해요]
팀은 서울대학교, KAIST, Imperial College London, ETH Zurich 등 다양한 배경을 가진 엔지니어들로 구성되어 있습니다.
Accenture, 카카오 등 유수 글로벌 기업 출신 인력으로 이루어져있어요.
[합류하게 될 ML Application 팀에 대해 알려드려요]
ML Application 팀은 SOTA 모델들을 실제 제조 현장 문제에 빠르게 적용하는 역할을 담당해요.
한 가지 연구 주제를 깊게 파기보다는, Computer Vision, LLM, Time-series Forecasting, Anomaly Detection, RL 등 다양한 AI 기술을 활용하여 현장의 실질적인 문제를 해결하는 데 집중해요.
개발자, 하드웨어 엔지니어, 현장 담당자들과 긴밀히 협업하며, 철강, 자동차부품, 전자제조 등 다양한 산업 현장에서 AI가 실제로 작동하고 가치를 만들어내는 경험을 하게 될 거예요.
포르쉐, 벤츠, BMW 자동차부품들부터 재지 제품까지, 우리가 함께 설계하고 설치한 HW를 통해 AI 전환을 이끌어낼 거예요.
• 문서, 로그, 작업 이력, 품질 데이터 등을 기반으로 LLM 기반 AI 애플리케이션을 기획하고 개발해요.
• 범용 LLM을 실제 산업 현장 문제에 맞게 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 등의 방식으로 고도화해요.
• 작업표준서, 점검표, 보고서, 생산 이슈 내역 등 다양한 비정형 데이터를 활용해 현장 의사결정을 지원하는 Assistant/Agent 시스템을 만들어요.
• LLM Agent, Tool-use, Workflow Orchestration 등을 활용해 실제 현장 업무 흐름을 자동화하는 시스템을 설계하고 구현해요.
• LLM이 실제 제조 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 평가 체계를 설계하고, 응답 품질·정확도·속도·비용을 지속적으로 개선해요.
• LLM 기반 기능을 PoC 수준에서 끝내지 않고 실제 운영 환경(Production)에서 동작할 수 있도록 서비스화하고 운영해요.
• 개발자, 하드웨어 엔지니어, 현장 담당자와 협업하며 현장의 문제를 정의하고, LLM 기술을 실제 운영 가능한 서비스 형태로 구현·배포해요.
• Vision-Language Model, Multimodal 모델 등을 활용해 제조 현장의 이미지·문서·센서 데이터 등을 통합적으로 이해하는 AI 시스템을 실험하고 적용해요.
• 컴퓨터공학, 산업공학, AI 등 관련 분야 학사 졸업 이상이신 분이 필요해요.
• Python을 능숙하게 다루시고, LLM/생성형 AI 프로젝트를 직접 개발하거나 운영해본 경험이 있으신 분이 필요해요.
• PyTorch, Hugging Face, OpenAI API 등 주요 도구를 활용해 모델 연동, 프롬프트 설계, 평가, 서비스 구현을 해보신 분이면 좋아요.
• RAG, 벡터DB, 에이전트 구조, 파인튜닝 등 LLM 애플리케이션 구현에 필요한 개념과 기술에 익숙하신 분을 찾고 있어요.
• LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel 등 LLM 애플리케이션 프레임워크를 활용해 본 경험이 있으신 분이면 좋아요.
• 단순히 모델 성능 개선에 그치지 않고, 실제 제조 현장의 문제를 이해하고 제품/서비스 형태로 풀어내는 데 관심 있으신 분과 함께하고 싶어요.
• 다양한 직군과의 협업 속에서 문제를 빠르게 정의하고 실행해 나갈 수 있는 유연한 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분이면 좋겠어요.
• AI 시스템을 PoC 단계에서 끝내지 않고 실제 서비스나 운영 환경까지 배포해 본 경험이 있으신 분이면 더욱 좋아요.
지신은 AI CDMO로서, 차세대 제조 OS를 개발해요.
하드웨어, 소프트웨어, AI를 통합한 Full-stack AI 시스템을 설계하고, 현장에서 돌아가는 AI를 만듭니다.
[우리 팀을 소개해요]
팀은 서울대학교, KAIST, Imperial College London, ETH Zurich 등 다양한 배경을 가진 엔지니어들로 구성되어 있습니다.
Accenture, 카카오 등 유수 글로벌 기업 출신 인력으로 이루어져있어요.
[합류하게 될 ML Application 팀에 대해 알려드려요]
ML Application 팀은 SOTA 모델들을 실제 제조 현장 문제에 빠르게 적용하는 역할을 담당해요.
한 가지 연구 주제를 깊게 파기보다는, Computer Vision, LLM, Time-series Forecasting, Anomaly Detection, RL 등 다양한 AI 기술을 활용하여 현장의 실질적인 문제를 해결하는 데 집중해요.
개발자, 하드웨어 엔지니어, 현장 담당자들과 긴밀히 협업하며, 철강, 자동차부품, 전자제조 등 다양한 산업 현장에서 AI가 실제로 작동하고 가치를 만들어내는 경험을 하게 될 거예요.
포르쉐, 벤츠, BMW 자동차부품들부터 재지 제품까지, 우리가 함께 설계하고 설치한 HW를 통해 AI 전환을 이끌어낼 거예요.
주요업무
[이런 일들을 하게 돼요]• 문서, 로그, 작업 이력, 품질 데이터 등을 기반으로 LLM 기반 AI 애플리케이션을 기획하고 개발해요.
• 범용 LLM을 실제 산업 현장 문제에 맞게 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 등의 방식으로 고도화해요.
• 작업표준서, 점검표, 보고서, 생산 이슈 내역 등 다양한 비정형 데이터를 활용해 현장 의사결정을 지원하는 Assistant/Agent 시스템을 만들어요.
• LLM Agent, Tool-use, Workflow Orchestration 등을 활용해 실제 현장 업무 흐름을 자동화하는 시스템을 설계하고 구현해요.
• LLM이 실제 제조 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 평가 체계를 설계하고, 응답 품질·정확도·속도·비용을 지속적으로 개선해요.
• LLM 기반 기능을 PoC 수준에서 끝내지 않고 실제 운영 환경(Production)에서 동작할 수 있도록 서비스화하고 운영해요.
• 개발자, 하드웨어 엔지니어, 현장 담당자와 협업하며 현장의 문제를 정의하고, LLM 기술을 실제 운영 가능한 서비스 형태로 구현·배포해요.
• Vision-Language Model, Multimodal 모델 등을 활용해 제조 현장의 이미지·문서·센서 데이터 등을 통합적으로 이해하는 AI 시스템을 실험하고 적용해요.
자격요건
[이런 분과 함께하고 싶어요]• 컴퓨터공학, 산업공학, AI 등 관련 분야 학사 졸업 이상이신 분이 필요해요.
• Python을 능숙하게 다루시고, LLM/생성형 AI 프로젝트를 직접 개발하거나 운영해본 경험이 있으신 분이 필요해요.
• PyTorch, Hugging Face, OpenAI API 등 주요 도구를 활용해 모델 연동, 프롬프트 설계, 평가, 서비스 구현을 해보신 분이면 좋아요.
• RAG, 벡터DB, 에이전트 구조, 파인튜닝 등 LLM 애플리케이션 구현에 필요한 개념과 기술에 익숙하신 분을 찾고 있어요.
• LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel 등 LLM 애플리케이션 프레임워크를 활용해 본 경험이 있으신 분이면 좋아요.
• 단순히 모델 성능 개선에 그치지 않고, 실제 제조 현장의 문제를 이해하고 제품/서비스 형태로 풀어내는 데 관심 있으신 분과 함께하고 싶어요.
• 다양한 직군과의 협업 속에서 문제를 빠르게 정의하고 실행해 나갈 수 있는 유연한 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분이면 좋겠어요.
• AI 시스템을 PoC 단계에서 끝내지 않고 실제 서비스나 운영 환경까지 배포해 본 경험이 있으신 분이면 더욱 좋아요.
