포지션 상세
영상 처리 인공지능 스타트업 메이아이(mAy-I)에서 ML Engineer(머신러닝 엔지니어)를 모십니다!
Position | ML Engineer
Team | Product Division - Research Cell
경력 | 무관
대체복무 | 가능
[ 메이아이는 이런 기업입니다 ]
• We Make Offline Smart with AI
온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.
• 대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원
현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드패션, CJ CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.
• 세계적으로 인정받는 기술력
메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.
• 빠르게 성장하는 AI 시장에서 오프라인 공간을 함께 혁신하며 성장할 동료를 찾습니다!
2023년 삼성벤처투자가 리드하는 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 성공적으로 마무리했습니다. 이를 기반으로 또 한 번의 빠른 성장을 준비합니다. 우리의 멈추지 않는 성장에 속도를 더해주실 탁월한 히치하이커를 찾습니다.
[ 탁월하신 ML Engineer를 모십니다 ]
• 채용 배경
본 채용은 주어진 문제를 기술적으로 정의하고 모델·시스템을 직접 구현하며 개선해나가는 IC로서의 Engineer 포지션을 모시고 있습니다.
메이아이의 영상 분석 시스템은 하루에 13,000시간의 영상을 처리하고, 하나의 매장에서 하루에 분석하는 방문객의 수는 최대 7~8만 명에 달합니다. 고객사가 전 세계로 확대됨에 따라, 매쉬(mAsh)가 매일 지켜내야 하는 분석 정확도와 데이터 정합성의 무게도 함께 커지고 있습니다.
우리는 정확도 관리를 일회성 프로젝트가 아닌 상시 운영 미션으로 격상하고, 글로벌 현장에서 발생하는 정확도 난제들을 정면으로 돌파하고자 합니다. 발견한 문제를 다른 연구자에게 이관하지 않고 원인 분석부터 개선·배포까지 스스로 완결하며, 수작업 없는 검증과 정합성 게이트를 통해 어떤 현장에서도 무너지지 않는 서비스 신뢰를 구축하는 데 온전히 집중할 ML Engineer를 기다립니다.
• 미션 1. 정확도 관리 (Accuracy Ownership)
- 현장 기반 정확도 이슈 해결: 글로벌 고객사들의 현장 데이터에서 발생하는 검출·추적·분석 정확도 이슈(미검출, Occlusion, Re-ID 실패, Tracklet 병합/분할 오류 등)를 관찰·진단하고, 모델·알고리즘 레벨에서 근본 원인을 해결합니다.
- 개선 결과물의 제품화: 검증된 정확도 개선 결과물을 일회성 현장 대응에 그치지 않고 제품 파이프라인에 반영하여, 동일한 문제가 다른 현장에서 재발하지 않는 구조를 만듭니다.
• 미션 2. 정합성 관리 (Data Integrity Gate)
- 단계별 정합성 게이트 구축: 신규 매장 온보딩과 재분석 단계별로 데이터 정합성 기준과 자동 검증 게이트를 설계·운영하여, 잘못된 데이터가 고객에게 전달되기 전에 걸러지는 체계를 구축합니다.
- 검증 자동화 고도화: 검증 결과를 모니터링하고 반복되는 수동 확인을 자동화하여, 품질을 유지하면서 검증에 투입되는 휴먼 리소스를 지속적으로 줄여나갑니다.
• 실측 검증 역량: 필요한 데이터와 판별 기준을 정의해 가설을 실측으로 검증하고, 새로운 증거에 따라 기존 가설을 빠르게 수정·기각할 수 있는 역량
• End-to-End 완결 역량: 발견한 이슈를 다른 엔지니어에게 이관하지 않고, 원인 분석부터 모델·알고리즘 개선과 상용 서비스 환경에서 안정적으로 동작하는 코드 구현까지 스스로 완결해낼 수 있는 엔지니어링 역량
• 비전 알고리즘 전문성: Object Detection, MOT, Person Re-ID 등의 컴퓨터 비전 분야에 대한 이해와 논문을 읽고 적용하는 역량
• AI 에이전트 활용 역량: LLM과 코딩 에이전트 등의 도구를 실험 설계, 데이터 검증, 반복 분석 작업에 능동적으로 활용하되, 그 산출물을 독립적으로 검증하고 책임지는 역량
• Mission-driven Ownership: 특정 기능의 경계에 갇히지 않고 비전 파이프라인 전체를 함께 고민하며, 서비스 품질에 가장 높은 임팩트가 필요한 지점에 스스로 주도적으로 기여하는 자세
Position | ML Engineer
Team | Product Division - Research Cell
경력 | 무관
대체복무 | 가능
[ 메이아이는 이런 기업입니다 ]
• We Make Offline Smart with AI
온라인에 구글 애널리틱스가 있다면, 오프라인에는 메이아이의 매쉬(mAsh)가 있습니다. 저희는 CCTV 영상을 딥러닝 기술로 분석하여 매장 방문객 데이터를 추출하고 인사이트를 제공하는 대시보드 제품을 개발하고 있습니다.
• 대기업들의 데이터 기반 의사결정을 지원
현재 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 이랜드패션, CJ CGV, 신세계백화점, 현대백화점, 아모레퍼시픽 등 유수 대기업들의 300여 개 매장에 데이터를 제공하며 매장의 운영 효율화 및 매출 증대 전략 실행을 돕고 있습니다. 또한 영국, 인도, 베트남 등 해외 매장에서도 데이터를 분석하고 있습니다.
• 세계적으로 인정받는 기술력
메이아이는 AI를 이용한 복잡한 방문객 동선 인식부터, 데이터 시각화 대시보드까지 세계적으로 인정받는 기술을 발전시켜나가고 있습니다. CES 2024 AI 부문 혁신상을 수상하고, 세계적인 AI 학회인 CVPR에 논문을 게재하고, ICLR에서 상위 5% 스포트라이트 논문으로 선정되는 등 세계적으로 기술력을 인정받고 있으며, 이를 실제 매출 성과로 이어내며 지속 성장 가능한 비즈니스임을 증명해내고 있습니다.
• 빠르게 성장하는 AI 시장에서 오프라인 공간을 함께 혁신하며 성장할 동료를 찾습니다!
2023년 삼성벤처투자가 리드하는 60억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 성공적으로 마무리했습니다. 이를 기반으로 또 한 번의 빠른 성장을 준비합니다. 우리의 멈추지 않는 성장에 속도를 더해주실 탁월한 히치하이커를 찾습니다.
[ 탁월하신 ML Engineer를 모십니다 ]
• 채용 배경
본 채용은 주어진 문제를 기술적으로 정의하고 모델·시스템을 직접 구현하며 개선해나가는 IC로서의 Engineer 포지션을 모시고 있습니다.
메이아이의 영상 분석 시스템은 하루에 13,000시간의 영상을 처리하고, 하나의 매장에서 하루에 분석하는 방문객의 수는 최대 7~8만 명에 달합니다. 고객사가 전 세계로 확대됨에 따라, 매쉬(mAsh)가 매일 지켜내야 하는 분석 정확도와 데이터 정합성의 무게도 함께 커지고 있습니다.
우리는 정확도 관리를 일회성 프로젝트가 아닌 상시 운영 미션으로 격상하고, 글로벌 현장에서 발생하는 정확도 난제들을 정면으로 돌파하고자 합니다. 발견한 문제를 다른 연구자에게 이관하지 않고 원인 분석부터 개선·배포까지 스스로 완결하며, 수작업 없는 검증과 정합성 게이트를 통해 어떤 현장에서도 무너지지 않는 서비스 신뢰를 구축하는 데 온전히 집중할 ML Engineer를 기다립니다.
주요업무
메이아이의 ML Engineer는 메이아이 서비스의 신뢰를 책임지며, Research Cell 소속으로 아래의 두 가지 상시 미션을 수행합니다.• 미션 1. 정확도 관리 (Accuracy Ownership)
- 현장 기반 정확도 이슈 해결: 글로벌 고객사들의 현장 데이터에서 발생하는 검출·추적·분석 정확도 이슈(미검출, Occlusion, Re-ID 실패, Tracklet 병합/분할 오류 등)를 관찰·진단하고, 모델·알고리즘 레벨에서 근본 원인을 해결합니다.
- 개선 결과물의 제품화: 검증된 정확도 개선 결과물을 일회성 현장 대응에 그치지 않고 제품 파이프라인에 반영하여, 동일한 문제가 다른 현장에서 재발하지 않는 구조를 만듭니다.
• 미션 2. 정합성 관리 (Data Integrity Gate)
- 단계별 정합성 게이트 구축: 신규 매장 온보딩과 재분석 단계별로 데이터 정합성 기준과 자동 검증 게이트를 설계·운영하여, 잘못된 데이터가 고객에게 전달되기 전에 걸러지는 체계를 구축합니다.
- 검증 자동화 고도화: 검증 결과를 모니터링하고 반복되는 수동 확인을 자동화하여, 품질을 유지하면서 검증에 투입되는 휴먼 리소스를 지속적으로 줄여나갑니다.
자격요건
• 문제의 구조화(Structuring) 역량: 모호한 현장 이슈를 파이프라인 전체를 고려한 하위 문제와 검증 가능한 가설로 구조화하고, 논리적인 방법론(Methodology)을 스스로 설계하여 제안할 수 있는 역량• 실측 검증 역량: 필요한 데이터와 판별 기준을 정의해 가설을 실측으로 검증하고, 새로운 증거에 따라 기존 가설을 빠르게 수정·기각할 수 있는 역량
• End-to-End 완결 역량: 발견한 이슈를 다른 엔지니어에게 이관하지 않고, 원인 분석부터 모델·알고리즘 개선과 상용 서비스 환경에서 안정적으로 동작하는 코드 구현까지 스스로 완결해낼 수 있는 엔지니어링 역량
• 비전 알고리즘 전문성: Object Detection, MOT, Person Re-ID 등의 컴퓨터 비전 분야에 대한 이해와 논문을 읽고 적용하는 역량
• AI 에이전트 활용 역량: LLM과 코딩 에이전트 등의 도구를 실험 설계, 데이터 검증, 반복 분석 작업에 능동적으로 활용하되, 그 산출물을 독립적으로 검증하고 책임지는 역량
• Mission-driven Ownership: 특정 기능의 경계에 갇히지 않고 비전 파이프라인 전체를 함께 고민하며, 서비스 품질에 가장 높은 임팩트가 필요한 지점에 스스로 주도적으로 기여하는 자세
