포지션 상세
에이아이구루는 독자적인 AI 솔루션인 Guru Insight, Guru Inspect, Guru Operate를 개발하여 다양한 산업에서 실질적인 비즈니스 효과를 창출하고 있습니다. 특히 주요 반도체 기업과 연간 AI 과제 수행 계약을 체결하며, AI 기술의 상용화에 성공했습니다.
향후 5년간 AI 적용 컨설팅, 인프라 구축, 솔루션 제공까지 아우르는 End-to-End 서비스를 목표로, 제조 산업 확장과 해외 시장 진출을 전략적으로 추진할 계획입니다. 자율과 책임 속에서 함께 성장할 AI 솔루션 엔지니어를 모십니다.
[우리가 일하는 방식]
에이아이구루는 탁월한 동료들과 함께 건강한 자율성 속에서 성장합니다. 기술을 위한 기술이 아니라, 고객의 문제를 실제로 해결하는 AI를 만듭니다.
문제에서 출발하는 기술
• 모델을 먼저 정하고 문제를 끼워 맞추지 않습니다. 현장의 문제를 정의하고 데이터를 검증한 뒤, 가장 적합한 방법을 선택합니다.
• 화려한 기법보다 고객이 납득하고 실제로 사용하는 결과물을 더 높게 평가합니다.
• AI 도구를 적극 활용하되, 분석과 결과를 스스로 검증하고 재현할 수 있는 기본기를 갖춥니다
서로의 신뢰를 바탕으로 한 자율성
• 획일적인 일정에 쫓기지 않고, 내 업무 계획을 팀과 공유하며 유연하게 협업합니다.
• 탑다운 방식이 아닌, 과제의 방향성을 함께 고민하며 더 나은 접근을 제안할 수 있습니다.
함께 고민하고 성장하는 원팀 시너지
• 지금의 기술 수준보다, 배우려는 의지와 피드백을 받아들이는 태도를 더 중요하게 여깁니다.
• 명확한 문서화를 통해 팀의 시행착오를 줄이고, 서로의 지식을 투명하게 공유합니다.
AI 과제 기획 및 고객 커뮤니케이션
• 고객사 현장 문제의 정의 및 AI 과제 기획: 요구사항 청취, 문제의 기술적 번역, 과제 범위와 성공 기준 설계
• 분석 및 모델링 결과를 비전문가인 고객이 이해하고 의사결정할 수 있는 수준으로 문서화하고 보고
• 프로젝트 일정 관리 및 고객사, 사내 유관 팀과의 협업 조율
데이터 분석 및 인사이트 도출
• 공정 데이터 탐색적 분석(EDA)을 통한 통계적 특성 파악, 데이터 품질 및 한계 진단, 분석 가능성 판단
• 분석 결과 기반의 고객 맞춤형 인사이트 도출 및 프로세스 개선 방안 제안
머신러닝 및 딥러닝 모델링
• 제조 도메인 문제 해결을 위한 모델링 및 실험 설계 수행
• 모델 예측 결과 분석을 통한 성능 저하 원인 파악 및 개선
• 플랫폼 개발팀의 mlops엔지니어와 긴밀하게 협업
• 실제 데이터 기반으로 문제를 정의하고 적절한 실험을 설계할 수 있는 분
• EDA를 통해 데이터의 통계적 특성과 패턴을 분석하고, 이를 문제 해결 방향 수립에 반영할 수 있는 분
• 분석 및 모델링 결과를 비전문가에게 설명하고 문서화할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분
• SQL, Python 기반 데이터 분석 및 머신러닝 모델링 경험이 있으신 분 (SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn 등)
향후 5년간 AI 적용 컨설팅, 인프라 구축, 솔루션 제공까지 아우르는 End-to-End 서비스를 목표로, 제조 산업 확장과 해외 시장 진출을 전략적으로 추진할 계획입니다. 자율과 책임 속에서 함께 성장할 AI 솔루션 엔지니어를 모십니다.
[우리가 일하는 방식]
에이아이구루는 탁월한 동료들과 함께 건강한 자율성 속에서 성장합니다. 기술을 위한 기술이 아니라, 고객의 문제를 실제로 해결하는 AI를 만듭니다.
문제에서 출발하는 기술
• 모델을 먼저 정하고 문제를 끼워 맞추지 않습니다. 현장의 문제를 정의하고 데이터를 검증한 뒤, 가장 적합한 방법을 선택합니다.
• 화려한 기법보다 고객이 납득하고 실제로 사용하는 결과물을 더 높게 평가합니다.
• AI 도구를 적극 활용하되, 분석과 결과를 스스로 검증하고 재현할 수 있는 기본기를 갖춥니다
서로의 신뢰를 바탕으로 한 자율성
• 획일적인 일정에 쫓기지 않고, 내 업무 계획을 팀과 공유하며 유연하게 협업합니다.
• 탑다운 방식이 아닌, 과제의 방향성을 함께 고민하며 더 나은 접근을 제안할 수 있습니다.
함께 고민하고 성장하는 원팀 시너지
• 지금의 기술 수준보다, 배우려는 의지와 피드백을 받아들이는 태도를 더 중요하게 여깁니다.
• 명확한 문서화를 통해 팀의 시행착오를 줄이고, 서로의 지식을 투명하게 공유합니다.
주요업무
업무 비중이 높은 순서로 기재했습니다.AI 과제 기획 및 고객 커뮤니케이션
• 고객사 현장 문제의 정의 및 AI 과제 기획: 요구사항 청취, 문제의 기술적 번역, 과제 범위와 성공 기준 설계
• 분석 및 모델링 결과를 비전문가인 고객이 이해하고 의사결정할 수 있는 수준으로 문서화하고 보고
• 프로젝트 일정 관리 및 고객사, 사내 유관 팀과의 협업 조율
데이터 분석 및 인사이트 도출
• 공정 데이터 탐색적 분석(EDA)을 통한 통계적 특성 파악, 데이터 품질 및 한계 진단, 분석 가능성 판단
• 분석 결과 기반의 고객 맞춤형 인사이트 도출 및 프로세스 개선 방안 제안
머신러닝 및 딥러닝 모델링
• 제조 도메인 문제 해결을 위한 모델링 및 실험 설계 수행
• 모델 예측 결과 분석을 통한 성능 저하 원인 파악 및 개선
• 플랫폼 개발팀의 mlops엔지니어와 긴밀하게 협업
자격요건
• 관련 경력 2년 이상이신 분• 실제 데이터 기반으로 문제를 정의하고 적절한 실험을 설계할 수 있는 분
• EDA를 통해 데이터의 통계적 특성과 패턴을 분석하고, 이를 문제 해결 방향 수립에 반영할 수 있는 분
• 분석 및 모델링 결과를 비전문가에게 설명하고 문서화할 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분
• SQL, Python 기반 데이터 분석 및 머신러닝 모델링 경험이 있으신 분 (SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn 등)
