![에버엑스-[기술혁신실] AI Research Engineer(생성)](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F15043%2Ffwkug3hlghqrhn1x__1080_790.png&w=700&q=100)
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포지션 상세
[합류하게 될 팀에 대해 알려드려요]
"Bringing Personalized Rehabilitation to Everyone"이라는 Mission 아래, EverEx는 디지털 헬스케어 기술로 재활 치료의 패러다임을 바꾸고 있어요.
기술혁신실 AI팀은 Human Pose Estimation 기술로 사용자의 움직임을 정확하게 분석해왔어요. 이제 우리는 한 단계 더 나아가, 재활 및 헬스케어에 필요한 비디오 데이터를 생성하는 기술을 개발하고 있어요.
실제 촬영만으로는 확보하기 어려운 다양한 사람의 동작·자세·시나리오·환경을 생성 모델을 통해 만들어내고, 이를 실제 AI 모델의 학습과 검증에 활용하는 것이 목표예요.
사람의 동작과 자세를 정밀하게 제어할 수 있는 비디오 생성 모델을 직접 연구하고, 모델 연구와 학습부터 대규모 데이터 생성·최적화·품질 평가까지 end-to-end pipeline을 함께 만들어갈 동료를 찾고 있어요.
연구 과정에서 얻은 결과를 실제 제품에 활용할 수 있는 기술 자산으로 발전시키는 동시에, 의미 있는 연구 결과는 논문으로 연결해 학문적 성과와 실제 임팩트를 함께 만들어가고 있어요.
• 생성된 비디오의 품질을 평가하고 개선하는 방법을 연구해요. 영상 품질, 사실성(realism), 시간적 일관성(temporal consistency), 다양성 등을 평가할 수 있는 정량·정성 평가 체계를 설계해요.
• 대규모 synthetic video data generation pipeline을 구축하고 운영해요. 모델 학습부터 생성, 후처리, 데이터 선별까지 대규모 합성 데이터를 안정적으로 생산하기 위한 전체 파이프라인을 설계해요.
• 최신 비디오 생성 연구를 빠르게 검증하고 우리 문제에 적용해요. Diffusion, flow matching을 비롯한 최신 생성 모델 연구를 파악하고, 우리 도메인에 적합한 접근법을 찾아가요.
• 연구 결과를 논문과 기술 자산으로 발전시켜요. 연구 과정에서 얻은 새로운 방법론과 인사이트를 논문, 기술 문서, 내부 기술 자산으로 정리하고 발전시켜요.
• 관련 분야 경력 3년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분을 찾고 있어요. 우리에게 중요한 건 연차가 아니라 경험이에요. 신입이라도 비디오 생성 문제를 직접 고민하고 해결을 시도해본 경험이 있다면 환영해요.
• 스스로 가설을 세우고, 실험을 설계해 검증하는 연구 사이클에 익숙하신 분이면 좋아요. 정답이 없는 문제를 즐기는 분이면 더 좋아요.
• PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용해 모델을 직접 구현하고 학습시킬 수 있는 분이면 좋아요.
• 진행 상황을 유기적으로 공유하고, 문서를 통해 소통하는 것에 익숙하신 분이면 좋아요.
"Bringing Personalized Rehabilitation to Everyone"이라는 Mission 아래, EverEx는 디지털 헬스케어 기술로 재활 치료의 패러다임을 바꾸고 있어요.
기술혁신실 AI팀은 Human Pose Estimation 기술로 사용자의 움직임을 정확하게 분석해왔어요. 이제 우리는 한 단계 더 나아가, 재활 및 헬스케어에 필요한 비디오 데이터를 생성하는 기술을 개발하고 있어요.
실제 촬영만으로는 확보하기 어려운 다양한 사람의 동작·자세·시나리오·환경을 생성 모델을 통해 만들어내고, 이를 실제 AI 모델의 학습과 검증에 활용하는 것이 목표예요.
사람의 동작과 자세를 정밀하게 제어할 수 있는 비디오 생성 모델을 직접 연구하고, 모델 연구와 학습부터 대규모 데이터 생성·최적화·품질 평가까지 end-to-end pipeline을 함께 만들어갈 동료를 찾고 있어요.
연구 과정에서 얻은 결과를 실제 제품에 활용할 수 있는 기술 자산으로 발전시키는 동시에, 의미 있는 연구 결과는 논문으로 연결해 학문적 성과와 실제 임팩트를 함께 만들어가고 있어요.
주요업무
• Controllable human-centric video generation 기술을 연구하고 개발해요. Pose, motion, camera 등 다양한 조건을 활용해 재활 및 헬스케어에 필요한 사람의 움직임과 상황을 원하는 방식으로 생성하는 기술을 고도화해요.• 생성된 비디오의 품질을 평가하고 개선하는 방법을 연구해요. 영상 품질, 사실성(realism), 시간적 일관성(temporal consistency), 다양성 등을 평가할 수 있는 정량·정성 평가 체계를 설계해요.
• 대규모 synthetic video data generation pipeline을 구축하고 운영해요. 모델 학습부터 생성, 후처리, 데이터 선별까지 대규모 합성 데이터를 안정적으로 생산하기 위한 전체 파이프라인을 설계해요.
• 최신 비디오 생성 연구를 빠르게 검증하고 우리 문제에 적용해요. Diffusion, flow matching을 비롯한 최신 생성 모델 연구를 파악하고, 우리 도메인에 적합한 접근법을 찾아가요.
• 연구 결과를 논문과 기술 자산으로 발전시켜요. 연구 과정에서 얻은 새로운 방법론과 인사이트를 논문, 기술 문서, 내부 기술 자산으로 정리하고 발전시켜요.
자격요건
• Diffusion / flow-matching 기반 비디오 생성 관련 프로젝트(연구, 개발 등)를 직접 수행해본 경험이 있는 분이면 좋아요. 모델을 직접 학습(pre-training 또는 fine-tuning)하고 평가까지 수행해본 경험이 있으면 더 좋아요.• 관련 분야 경력 3년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분을 찾고 있어요. 우리에게 중요한 건 연차가 아니라 경험이에요. 신입이라도 비디오 생성 문제를 직접 고민하고 해결을 시도해본 경험이 있다면 환영해요.
• 스스로 가설을 세우고, 실험을 설계해 검증하는 연구 사이클에 익숙하신 분이면 좋아요. 정답이 없는 문제를 즐기는 분이면 더 좋아요.
• PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용해 모델을 직접 구현하고 학습시킬 수 있는 분이면 좋아요.
• 진행 상황을 유기적으로 공유하고, 문서를 통해 소통하는 것에 익숙하신 분이면 좋아요.
