포지션 상세
우리는 시간과 공간의 제약을 넘어, 아티스트와 팬이 가장 완벽하게 교감하는 'VR 콘서트'라는 새로운 우주를 전 세계로 확장하고 있습니다. 그리고 이 새로운 우주의 가능성을 넓히는 가장 강력한 엔진은 바로 'AI'입니다. 지금까지 불가능했던 연출을 현실로 만들고, 제작의 속도와 품질을 완전히 새로운 차원으로 끌어올리는 일 - 우리는 그 최전선에서 함께 실험하고 만들어갈 AI Engineer를 찾고 있습니다.
그래서 우리는 단순히 모델을 구현하는 것을 넘어, 모호한 문제를 날카로운 가설과 실험으로 구조화하고, 연구를 실제 제작 파이프라인 위에서 작동하게 만드는 분을 찾고 있습니다. 최신 논문의 아이디어를 VR 콘서트라는 실제 무대 위에서 검증하고, 크리에이티브·제작팀과 함께 기술로 새로운 창작의 문을 열어주세요. 당신의 ML 기술이 AMAZE의 상상력과 만난다면, 우리는 지금껏 누구도 보지 못한 콘서트를 세상에 선보이게 될 것입니다!
• VR 콘서트 제작 속도와 확장성을 높이기 위한 ML 문제를 정의하고 해결합니다.
• 기존 프로덕션 결과물의 퀄리티를 개선하기 위한 ML 모델을 연구하고 적용합니다.
• 기존 방식으로는 어려웠던 새로운 연출과 창작 가능성을 열기 위한 AI 기술을 탐색하고 프로토타이핑합니다.
이를 위해 다음과 같은 방식으로 일합니다.
• 데이터, 모델, 학습, 평가, 추론 과정의 문제를 분석하고, 가설 기반 실험을 통해 개선 방향과 후속 실험을 도출합니다.
• 제작/엔지니어링/크리에이티브 팀과 협업하여 AI 기술을 실제 제작 파이프라인에 안정적으로 적용합니다.
• 실험 결과, 실패 원인, 의사결정 과정을 문서화하고 팀과 공유합니다.
• 모호한 문제를 구체적인 가설과 실험으로 구조화하여 해결할 수 있는 분
• 새로운 논문이나 방법론에서 아이디어를 얻고, 이를 현재 문제에 맞는 가설과 검증 가능한 실험으로 구체화할 수 있는 분
• 데이터, 모델, 학습 과정, 평가 방식이 모델 성능에 미치는 영향을 구조적으로 분석할 수 있는 분
• 측정하고자 하는 품질이나 제약 조건을 정의하고, 이를 loss function 또는 평가 기준으로 설계할 수 있는 분
• Python과 PyTorch를 활용한 ML 모델 구현, 학습, 실험에 익숙하신 분
• ML 모델을 실제 환경에 적용하는 과정에서 입력/출력 형식, 예외 처리, 로그, 속도, 메모리 제약을 고려할 수 있는 분
• 복잡한 문제를 논리적으로 설명하고, 팀원과 함께 문제정의를 개선해 나갈 수 있는 커뮤니케이션 능력을 갖춘 분
그래서 우리는 단순히 모델을 구현하는 것을 넘어, 모호한 문제를 날카로운 가설과 실험으로 구조화하고, 연구를 실제 제작 파이프라인 위에서 작동하게 만드는 분을 찾고 있습니다. 최신 논문의 아이디어를 VR 콘서트라는 실제 무대 위에서 검증하고, 크리에이티브·제작팀과 함께 기술로 새로운 창작의 문을 열어주세요. 당신의 ML 기술이 AMAZE의 상상력과 만난다면, 우리는 지금껏 누구도 보지 못한 콘서트를 세상에 선보이게 될 것입니다!
주요업무
AI팀은 다음 세 가지 목표를 위해 일합니다.• VR 콘서트 제작 속도와 확장성을 높이기 위한 ML 문제를 정의하고 해결합니다.
• 기존 프로덕션 결과물의 퀄리티를 개선하기 위한 ML 모델을 연구하고 적용합니다.
• 기존 방식으로는 어려웠던 새로운 연출과 창작 가능성을 열기 위한 AI 기술을 탐색하고 프로토타이핑합니다.
이를 위해 다음과 같은 방식으로 일합니다.
• 데이터, 모델, 학습, 평가, 추론 과정의 문제를 분석하고, 가설 기반 실험을 통해 개선 방향과 후속 실험을 도출합니다.
• 제작/엔지니어링/크리에이티브 팀과 협업하여 AI 기술을 실제 제작 파이프라인에 안정적으로 적용합니다.
• 실험 결과, 실패 원인, 의사결정 과정을 문서화하고 팀과 공유합니다.
자격요건
• ML 모델과 학습 원리에 대한 탄탄한 이해를 바탕으로 실제 문제를 분석하고 해결해 본 경험이 있는 분• 모호한 문제를 구체적인 가설과 실험으로 구조화하여 해결할 수 있는 분
• 새로운 논문이나 방법론에서 아이디어를 얻고, 이를 현재 문제에 맞는 가설과 검증 가능한 실험으로 구체화할 수 있는 분
• 데이터, 모델, 학습 과정, 평가 방식이 모델 성능에 미치는 영향을 구조적으로 분석할 수 있는 분
• 측정하고자 하는 품질이나 제약 조건을 정의하고, 이를 loss function 또는 평가 기준으로 설계할 수 있는 분
• Python과 PyTorch를 활용한 ML 모델 구현, 학습, 실험에 익숙하신 분
• ML 모델을 실제 환경에 적용하는 과정에서 입력/출력 형식, 예외 처리, 로그, 속도, 메모리 제약을 고려할 수 있는 분
• 복잡한 문제를 논리적으로 설명하고, 팀원과 함께 문제정의를 개선해 나갈 수 있는 커뮤니케이션 능력을 갖춘 분
