![레브잇-[쇼포트] AI Engineer (Vision)](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fimages%2Fcompany%2F30423%2Ftowvlrhl47kdzmmu__1080_790.png&w=700&q=100)
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포지션 상세
[합류하게 될 팀]
레브잇 PMF팀은 강재윤 CEO를 포함한 핵심 멤버들이 모여,
패션·뷰티·건강식품·가전·가구 등 다양한 카테고리에서 AI 쇼핑 비서, 쇼포트를 만듭니다.
AI를 통해 고객의 언어와 맥락을 이해하고, 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 새롭게 정의합니다.
• Product Engineer는 기술을 목표 자체로 보지 않고, 비즈니스와 사용자 경험을 개선하기 위한 도구로 활용하며, PS·디자이너와의 협업을 통해 더 높은 완성도의 프로덕트를 만듭니다.
• PMF팀에서는 이미지 한 장만으로 사용자가 원하는 상품을 발견할 수 있는 이미지 검색 렌즈를 만들고 있습니다. 사용자가 올린 사진에서 상품 영역을 탐지하고, 이를 임베딩으로 변환해 수천만 장 규모의 상품 이미지 벡터 중에서 시각적으로 가장 유사한 상품을 찾아냅니다.
• Product Engineer (Vision)는 실제 수천만 개의 상품 이미지와 사용자 검색 데이터를 바탕으로, 이 이미지 유사도 검색의 품질을 직접 끌어올리는 문제를 맡습니다.
[Team Culture]
PMF팀은 초기 창업팀처럼 일하고 있습니다. 아래 팀 문화에 공감하는 분이 지원해주시면 좋겠습니다.
• Impact-oriented: 위대한 임팩트를 진심으로 추구하는가. 진심으로 임팩트를 추구해야만 빛을 만들 수 있다고 믿습니다.
• Raw intelligence: 지금 얼마나 많은 지식을 알고 있느냐가 아니라, 새로운 지식과 상황을 빠르게 배우고 습득하고 응용해낼 수 있는지가 중요합니다.
• Hard-working: 몰입의 깊이와 시간을 극대화할 수 있는가. 얼마나 더 깊게 이 미션에 몰입할 수 있는가가 핵심이라고 생각합니다.
• Humble: 내가 틀릴 수 있음을 인정하고, 수정하고, 협업할 수 있는가. 내 의견이 완전히 진실만은 아닐 수 있음을 알고 업데이트할 수 있는 자세가 정답을 찾아나가야 하는 환경에서는 특히 중요합니다.
• 실제 검색 결과와 사용자 행동 데이터를 분석하며, 모델·데이터·검색 파이프라인에서 개선이 필요한 지점을 찾아 해결합니다.
• 최신 Computer Vision·Representation Learning 기술을 탐색하고, 이미지 검색 문제에 맞게 빠르게 실험해 제품에 적용합니다.
• 이미지 전처리와 객체 탐지부터 임베딩 학습·평가, 벡터 검색과 랭킹까지 이어지는Vision·Retrieval 파이프라인을 설계하고 개선합니다.
• Problem Solver와 협업하며, 모델 성능 개선이 실제 사용자 경험과 제품 지표 향상으로 이어지는지 검증합니다.
• 이미지 전처리와 학습·검색 파이프라인을 직접 설계하고 구현할 수 있으며, 생각과 실행 사이의 간격이 짧은 분을 찾습니다.
• 처음 보는 문제를 빠르게 구조화하고, 정답이 없는 상황에서도 스스로 가설과 방향성을 세워갈 수 있는 분을 찾습니다.
• 모델의 검색 결과와 실패 사례를 분석해 원인을 파악하고, 개선 방법을 찾아낼 수 있는 분을 찾습니다.
• 자신의 가설이 틀렸을 때 이를 빠르게 인정하고 수정하며, 더 나은 답을 찾아가는 높은 수용성을 지닌 분을 찾습니다.
레브잇 PMF팀은 강재윤 CEO를 포함한 핵심 멤버들이 모여,
패션·뷰티·건강식품·가전·가구 등 다양한 카테고리에서 AI 쇼핑 비서, 쇼포트를 만듭니다.
AI를 통해 고객의 언어와 맥락을 이해하고, 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 새롭게 정의합니다.
• Product Engineer는 기술을 목표 자체로 보지 않고, 비즈니스와 사용자 경험을 개선하기 위한 도구로 활용하며, PS·디자이너와의 협업을 통해 더 높은 완성도의 프로덕트를 만듭니다.
• PMF팀에서는 이미지 한 장만으로 사용자가 원하는 상품을 발견할 수 있는 이미지 검색 렌즈를 만들고 있습니다. 사용자가 올린 사진에서 상품 영역을 탐지하고, 이를 임베딩으로 변환해 수천만 장 규모의 상품 이미지 벡터 중에서 시각적으로 가장 유사한 상품을 찾아냅니다.
• Product Engineer (Vision)는 실제 수천만 개의 상품 이미지와 사용자 검색 데이터를 바탕으로, 이 이미지 유사도 검색의 품질을 직접 끌어올리는 문제를 맡습니다.
[Team Culture]
PMF팀은 초기 창업팀처럼 일하고 있습니다. 아래 팀 문화에 공감하는 분이 지원해주시면 좋겠습니다.
• Impact-oriented: 위대한 임팩트를 진심으로 추구하는가. 진심으로 임팩트를 추구해야만 빛을 만들 수 있다고 믿습니다.
• Raw intelligence: 지금 얼마나 많은 지식을 알고 있느냐가 아니라, 새로운 지식과 상황을 빠르게 배우고 습득하고 응용해낼 수 있는지가 중요합니다.
• Hard-working: 몰입의 깊이와 시간을 극대화할 수 있는가. 얼마나 더 깊게 이 미션에 몰입할 수 있는가가 핵심이라고 생각합니다.
• Humble: 내가 틀릴 수 있음을 인정하고, 수정하고, 협업할 수 있는가. 내 의견이 완전히 진실만은 아닐 수 있음을 알고 업데이트할 수 있는 자세가 정답을 찾아나가야 하는 환경에서는 특히 중요합니다.
주요업무
• 상품의 시각적 특성을 정확하게 표현하고 유사한 상품을 잘 찾아낼 수 있도록, Image Embedding Model을 실험하고 고도화합니다.• 실제 검색 결과와 사용자 행동 데이터를 분석하며, 모델·데이터·검색 파이프라인에서 개선이 필요한 지점을 찾아 해결합니다.
• 최신 Computer Vision·Representation Learning 기술을 탐색하고, 이미지 검색 문제에 맞게 빠르게 실험해 제품에 적용합니다.
• 이미지 전처리와 객체 탐지부터 임베딩 학습·평가, 벡터 검색과 랭킹까지 이어지는Vision·Retrieval 파이프라인을 설계하고 개선합니다.
• Problem Solver와 협업하며, 모델 성능 개선이 실제 사용자 경험과 제품 지표 향상으로 이어지는지 검증합니다.
자격요건
• Computer Vision / Machine Learning에 대한 이해를 바탕으로, 모델을 직접 학습하고 성능을 개선해본 경험이 있는 분을 찾습니다.• 이미지 전처리와 학습·검색 파이프라인을 직접 설계하고 구현할 수 있으며, 생각과 실행 사이의 간격이 짧은 분을 찾습니다.
• 처음 보는 문제를 빠르게 구조화하고, 정답이 없는 상황에서도 스스로 가설과 방향성을 세워갈 수 있는 분을 찾습니다.
• 모델의 검색 결과와 실패 사례를 분석해 원인을 파악하고, 개선 방법을 찾아낼 수 있는 분을 찾습니다.
• 자신의 가설이 틀렸을 때 이를 빠르게 인정하고 수정하며, 더 나은 답을 찾아가는 높은 수용성을 지닌 분을 찾습니다.
