![에버엑스-[기술혁신실] AI Research Engineer(VLM)](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 그 다음 단계에 도전해요. 실제 전문가(의사, 피트니스 코치)처럼 환자와 회원의 자세·동작을 이해하고, 실시간으로 피드백을 제공하는 자체 VideoLLM을 만드는 거예요.
새롭게 시작하는 프로젝트인 만큼, 모델 리서치부터 구현, 가설 수립과 검증, 평가 체계 설계, 그리고 서비스 탑재까지 VideoLLM의 처음을 함께 정의하고 만들어갈 동료를 찾고 있어요. 정해진 길을 따라가는 것이 아니라, 길을 만드는 역할이에요.
• 최신 연구 동향을 파악하고, 직접 검증해서 우리 문제에 적용해요. Multimodal LLM 분야의 최신 연구를 빠르게 파악하고, 가설을 세워 실험으로 검증하며 우리 서비스에 맞는 접근법을 찾아가요.
• "좋은 피드백"의 기준을 정의하고, 모델을 그 방향으로 이끌어요. 의학팀·검증 담당 엔지니어와 함께 우리 서비스에서 무엇이 올바른 피드백인지를 정의하고, 평가 결과를 해석해 다음 실험 방향을 결정해요. 평가 데이터셋과 파이프라인 구축은 검증을 전담하는 AI Software Engineer와 함께해요.
• 실시간 피드백이 가능하도록 모델과 추론 파이프라인을 최적화해요. 서비스 환경에서 요구되는 응답 속도를 달성하기 위해 모델 구조, 추론 방식을 고민하고 개선해요.
• 제품팀과 협업하여 VideoLLM의 서비스 탑재 방식을 함께 정의하고, 배포 프로세스 구축에 기여해요. 연구 결과가 실제 제품 경험으로 이어지는 전 과정에 참여해요.
• 의학팀과 연계하여 모델의 피드백이 임상적으로 타당한지 검증해요. 기술적 성능을 넘어, 전문가 수준의 피드백 품질을 확보하기 위한 검증 결과를 함께 도출해요.
• 관련 분야 경력 3년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분을 찾고 있어요. 우리에게 중요한 건 연차가 아니라 경험이에요. 신입이라도 Multimodal LLM 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 그 다음 단계에 도전해요. 실제 전문가(의사, 피트니스 코치)처럼 환자와 회원의 자세·동작을 이해하고, 실시간으로 피드백을 제공하는 자체 VideoLLM을 만드는 거예요.
새롭게 시작하는 프로젝트인 만큼, 모델 리서치부터 구현, 가설 수립과 검증, 평가 체계 설계, 그리고 서비스 탑재까지 VideoLLM의 처음을 함께 정의하고 만들어갈 동료를 찾고 있어요. 정해진 길을 따라가는 것이 아니라, 길을 만드는 역할이에요.
주요업무
• 재활/피트니스 서비스에 탑재할 VideoLLM의 prototype을 만들어요. 사용자의 운동 영상을 이해하고, 전문가처럼 자세와 동작에 대한 피드백을 실시간으로 제공하는 모델을 리서치부터 구현까지 주도해요.• 최신 연구 동향을 파악하고, 직접 검증해서 우리 문제에 적용해요. Multimodal LLM 분야의 최신 연구를 빠르게 파악하고, 가설을 세워 실험으로 검증하며 우리 서비스에 맞는 접근법을 찾아가요.
• "좋은 피드백"의 기준을 정의하고, 모델을 그 방향으로 이끌어요. 의학팀·검증 담당 엔지니어와 함께 우리 서비스에서 무엇이 올바른 피드백인지를 정의하고, 평가 결과를 해석해 다음 실험 방향을 결정해요. 평가 데이터셋과 파이프라인 구축은 검증을 전담하는 AI Software Engineer와 함께해요.
• 실시간 피드백이 가능하도록 모델과 추론 파이프라인을 최적화해요. 서비스 환경에서 요구되는 응답 속도를 달성하기 위해 모델 구조, 추론 방식을 고민하고 개선해요.
• 제품팀과 협업하여 VideoLLM의 서비스 탑재 방식을 함께 정의하고, 배포 프로세스 구축에 기여해요. 연구 결과가 실제 제품 경험으로 이어지는 전 과정에 참여해요.
• 의학팀과 연계하여 모델의 피드백이 임상적으로 타당한지 검증해요. 기술적 성능을 넘어, 전문가 수준의 피드백 품질을 확보하기 위한 검증 결과를 함께 도출해요.
자격요건
• Multimodal LLM 관련 프로젝트(연구, 개발 등)를 직접 진행해본 분이면 좋아요. 모델을 학습하고 평가까지 해본 경험이면 best• 관련 분야 경력 3년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분을 찾고 있어요. 우리에게 중요한 건 연차가 아니라 경험이에요. 신입이라도 Multimodal LLM 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.
