포지션 상세
[포지션 소개]
Superb AI의 Forward Deployed Engineer(FDE)는 Applied AI 팀 소속으로, Superb AI의 AI 원천기술을 제조·물류·인프라 등 실제 산업 현장에 적용하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다.
우리 팀의 FDE는 현장의 문제를 직접 정의하고, 그에 맞는 솔루션을 스스로 설계·개발하며, 그 결과물을 여러 프로젝트에서 다시 활용할 수 있는 자산으로 만들어 다음 문제 해결의 출발점이 되게 하는 사람입니다. 완성된 제품을 현장에 배포하는 것에 그치지 않고, 이 사이클 자체가 곧 우리 팀의 경쟁력입니다.
Senior FDE는 프로젝트를 처음부터 끝까지 오너십을 갖고 이끕니다. 문제 정의부터 데이터 설계, 모델 리서치, 배포, 운영까지 전체 사이클을 설계하고, 그 결과물 중 무엇이 여러 프로젝트에서 다시 활용할 수 있는 자산이 될지 판단하여 정리합니다.
실제로 현장 솔루션을 구현하며 사이클을 돌리는 실행 주체입니다. 특정 모델과 시스템 컴포넌트를 책임지고 개발하고, 간단한 문제는 스스로 설계부터 맡기도 합니다. 강한 소프트웨어 기본기와 무언가를 끝까지 만들어본 경험을 중요하게 봅니다.
[팀 소개]
Applied AI 팀은 단순한 객체 탐지 모델의 성능 개선을 넘어, Superb AI가 자체 개발한 Vision Foundation Model(ZERO)을 기반으로 Multi-camera Vision System과 VLM(Vision-Language Model) 등 최신 기술을 결합하여, 복잡한 환경에서도 강인하게 동작하는 완성도 높은 솔루션을 개발합니다. 기존에 담당하던 Video Analytics뿐 아니라 비전 기반 솔루션 전반을 담당합니다.
• 모호한 현장 요구사항을 기술적 문제로 정의하고, 프로젝트 스코핑과 우선순위를 주도적으로 결정합니다.
• 문제 정의부터 데이터 설계, 배포, 운영까지 end-to-end 사이클을 설계하고 책임집니다.
[현장 솔루션 구현]
• Superb AI가 자체 개발·관리하는 Vision Foundation Model(ZERO)을 실제 현장에 적용하고 배포하며, 객체 탐지·추적부터 복잡한 상황 판단이 필요한 VLM 파인튜닝·평가까지 문제에 맞는 모델을 직접 리서치·개발합니다.
• 현장마다 하드웨어 스펙과 카메라 설치 환경이 제각각인 만큼, 다양한 Computer Vision 기법을 조합하여 각 환경에 맞는 최적의 해법을 찾고, 정확도와 비용을 함께 고려하여 배포합니다.
[자산화 및 팀 기여]
• 여러 프로젝트에서 반복되는 패턴을 재사용 가능한 모듈, 파이프라인, 데이터셋, 문서 등으로 정리하여, 다음 프로젝트가 매번 처음부터 시작하지 않도록 만듭니다.
• Junior FDE 멘토링과 기술 리뷰를 수행하고, 현장에서 얻은 인사이트를 Sales/PM/유관팀에 공유합니다.
• 모호한 문제를 스스로 정의하고, 솔루션 전체를 설계·완성까지 이끌어본 경험이 있는 분
• 실서비스 환경에 ML 모델을 직접 배포하고, 실데이터를 기반으로 성능을 개선해본 분
• Linux 및 네트워크(TCP/UDP, RTSP) 지식을 바탕으로 Docker, Kubernetes 기반 배포·운영이 가능한 분
• 복잡한 기술 이슈를 구조화하여 분석하고, 다양한 이해관계자와 기술적으로 조율할 수 있는 분
Superb AI의 Forward Deployed Engineer(FDE)는 Applied AI 팀 소속으로, Superb AI의 AI 원천기술을 제조·물류·인프라 등 실제 산업 현장에 적용하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다.
우리 팀의 FDE는 현장의 문제를 직접 정의하고, 그에 맞는 솔루션을 스스로 설계·개발하며, 그 결과물을 여러 프로젝트에서 다시 활용할 수 있는 자산으로 만들어 다음 문제 해결의 출발점이 되게 하는 사람입니다. 완성된 제품을 현장에 배포하는 것에 그치지 않고, 이 사이클 자체가 곧 우리 팀의 경쟁력입니다.
Senior FDE는 프로젝트를 처음부터 끝까지 오너십을 갖고 이끕니다. 문제 정의부터 데이터 설계, 모델 리서치, 배포, 운영까지 전체 사이클을 설계하고, 그 결과물 중 무엇이 여러 프로젝트에서 다시 활용할 수 있는 자산이 될지 판단하여 정리합니다.
실제로 현장 솔루션을 구현하며 사이클을 돌리는 실행 주체입니다. 특정 모델과 시스템 컴포넌트를 책임지고 개발하고, 간단한 문제는 스스로 설계부터 맡기도 합니다. 강한 소프트웨어 기본기와 무언가를 끝까지 만들어본 경험을 중요하게 봅니다.
[팀 소개]
Applied AI 팀은 단순한 객체 탐지 모델의 성능 개선을 넘어, Superb AI가 자체 개발한 Vision Foundation Model(ZERO)을 기반으로 Multi-camera Vision System과 VLM(Vision-Language Model) 등 최신 기술을 결합하여, 복잡한 환경에서도 강인하게 동작하는 완성도 높은 솔루션을 개발합니다. 기존에 담당하던 Video Analytics뿐 아니라 비전 기반 솔루션 전반을 담당합니다.
주요업무
[프로젝트 오너십 및 솔루션 설계]• 모호한 현장 요구사항을 기술적 문제로 정의하고, 프로젝트 스코핑과 우선순위를 주도적으로 결정합니다.
• 문제 정의부터 데이터 설계, 배포, 운영까지 end-to-end 사이클을 설계하고 책임집니다.
[현장 솔루션 구현]
• Superb AI가 자체 개발·관리하는 Vision Foundation Model(ZERO)을 실제 현장에 적용하고 배포하며, 객체 탐지·추적부터 복잡한 상황 판단이 필요한 VLM 파인튜닝·평가까지 문제에 맞는 모델을 직접 리서치·개발합니다.
• 현장마다 하드웨어 스펙과 카메라 설치 환경이 제각각인 만큼, 다양한 Computer Vision 기법을 조합하여 각 환경에 맞는 최적의 해법을 찾고, 정확도와 비용을 함께 고려하여 배포합니다.
[자산화 및 팀 기여]
• 여러 프로젝트에서 반복되는 패턴을 재사용 가능한 모듈, 파이프라인, 데이터셋, 문서 등으로 정리하여, 다음 프로젝트가 매번 처음부터 시작하지 않도록 만듭니다.
• Junior FDE 멘토링과 기술 리뷰를 수행하고, 현장에서 얻은 인사이트를 Sales/PM/유관팀에 공유합니다.
자격요건
• 머신러닝 관련 엔지니어링 업무 5년 이상의 경험을 보유한 분 (머신러닝을 활용해 실제 엔지니어링 문제를 해결해온 경험)• 모호한 문제를 스스로 정의하고, 솔루션 전체를 설계·완성까지 이끌어본 경험이 있는 분
• 실서비스 환경에 ML 모델을 직접 배포하고, 실데이터를 기반으로 성능을 개선해본 분
• Linux 및 네트워크(TCP/UDP, RTSP) 지식을 바탕으로 Docker, Kubernetes 기반 배포·운영이 가능한 분
• 복잡한 기술 이슈를 구조화하여 분석하고, 다양한 이해관계자와 기술적으로 조율할 수 있는 분
