포지션 상세
Where World Change Begins
세상을 바꾸는 시작
코너스톤은 AI·AR 기술을 기반으로 기업과 산업의 AX(AI Transformation)를 구현하는 기술 전문기업입니다.
데이터 수집·처리부터 데이터 파이프라인 및 플랫폼 구축, ML/DL 모델 개발, 생성형 AI·RAG·AI Agent, DataOps·MLOps, 클라우드 인프라 구축까지 AI·데이터 라이프사이클 전반의 기술 역량을 보유하고 있습니다. 또한 Computer Vision, AI Native AR Glass, Robotics 등 AI 기술의 적용 영역을 현실 세계로 확장하며 다양한 산업의 디지털 혁신을 지원하고 있습니다.
축적된 기술과 프로젝트 경험을 바탕으로 Crsn 솔루션을 지속적으로 개발하며, 기술과 데이터, 사람과 경험을 연결해 실제 비즈니스와 일상의 변화를 만드는 것을 목표로 합니다.
Connecting What We See, Creating Joy In Everyday Change.
우리가 보는 모든 것을 연결하고, 일상의 변화를 기쁨으로 만듭니다.
대표홈페이지 : http://cornerstone42.co.kr/
기술블로그 : https://blog.naver.com/cornerstone_official
＜ML Engineer＞
CORNERSTONE의 데이터와 AI 기술을 실제 서비스로 연결할 AI Engineer(ML)를 찾습니다.
모델 자체의 연구에만 머무르지 않고 ML/DL·LLM·RAG 기술을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하고 Production 환경에서 동작하는 AI 기능을 개발·고도화하는 역할입니다.
**필요역량
•새로운 모델을 만드는 것만큼 데이터와 모델의 결과를 객관적으로 분석하고, 적절한 모델과 기술을 선택·평가하여 실제 서비스에 적용하는 능력을 중요하게 생각합니다.
•통계학 전공자나 고급 통계 모델링 전문가를 요구하는 포지션은 아닙니다. 다만 기초적인 통계 개념을 이해하고 데이터를 객관적으로 분석하며, 모델의 성능과 실험 결과를 올바르게 해석할 수 있는 역량을 중요하게 봅니다.
•ML/DL, LLM, RAG, Fine-tuning, MLOps를 모두 깊게 경험한 분만을 찾는 것이 아닙니다. 자신의 ML/AI 역량을 기반으로 실제 문제를 정의하고 모델을 개발·평가하여 서비스에 적용할 수 있는 분을 찾습니다.
•다양한 데이터를 활용하여 ML/DL 기반 예측·추천·분류·탐지 등의 AI 기능 개발
•LLM을 활용한 검색·질의응답·요약·분석 등 AI 기반 서비스 기능 개발
•RAG 기반 Retrieval Pipeline을 설계하고 Embedding, Vector Search, Re-ranking 등을 활용한 품질 개선
•Prompt Engineering 및 Context Engineering을 통해 LLM 품질 개선
•필요에 따라 Open LLM Fine-tuning 및 모델 최적화 수행
•모델과 LLM 기능의 정확도·품질·Latency·비용 평가 및 개선
•Software/Data Engineer와 협업하여 AI 모델과 기능을 실제 Production 서비스에 적용
*함께 다루게 될 스택
•Data / Statistics : Descriptive Statistics · Probability · Distribution · Correlation · Hypothesis Testing · Confidence Interval
•Language / ML : Python · Pandas · NumPy · Scikit-learn · PyTorch/TensorFlow
•Generative AI : LLM · Hugging Face · Prompt Engineering · Context Engineering
•RAG / Search : Embedding · Vector Search · Retrieval · Re-ranking
•Serving / MLOps : REST API · Model Serving · MLflow · vLLM
•Infrastructure : AWS · Linux · Docker · Kubernetes
•Pandas, NumPy, Scikit-learn 등을 활용한 데이터 분석 및 모델링 경험이 있으신 분
•평균·분산·분포·상관관계·확률 등 기초적인 통계 개념을 이해하고 데이터 분석에 활용할 수 있으신 분
•표본과 모집단, 가설검정, 신뢰구간 등 기초적인 통계적 추론에 대한 이해가 있으신 분
•PyTorch 또는 TensorFlow를 활용한 ML/DL 모델 개발 경험이 있으신 분
•모델을 학습·평가하고 객관적인 지표를 기반으로 결과를 해석하고 성능을 개선한 경험이 있으신 분
•LLM 생태계 및 Prompt Engineering에 대한 기본적인 이해와 활용 경험이 있으신 분
•API 등을 활용하여 모델 또는 AI 기능을 서비스와 연결한 경험이 있으신 분
•Software/Data Engineer와 협업하여 AI 기능을 구현할 수 있으신 분
세상을 바꾸는 시작
코너스톤은 AI·AR 기술을 기반으로 기업과 산업의 AX(AI Transformation)를 구현하는 기술 전문기업입니다.
데이터 수집·처리부터 데이터 파이프라인 및 플랫폼 구축, ML/DL 모델 개발, 생성형 AI·RAG·AI Agent, DataOps·MLOps, 클라우드 인프라 구축까지 AI·데이터 라이프사이클 전반의 기술 역량을 보유하고 있습니다. 또한 Computer Vision, AI Native AR Glass, Robotics 등 AI 기술의 적용 영역을 현실 세계로 확장하며 다양한 산업의 디지털 혁신을 지원하고 있습니다.
축적된 기술과 프로젝트 경험을 바탕으로 Crsn 솔루션을 지속적으로 개발하며, 기술과 데이터, 사람과 경험을 연결해 실제 비즈니스와 일상의 변화를 만드는 것을 목표로 합니다.
Connecting What We See, Creating Joy In Everyday Change.
우리가 보는 모든 것을 연결하고, 일상의 변화를 기쁨으로 만듭니다.
대표홈페이지 : http://cornerstone42.co.kr/
기술블로그 : https://blog.naver.com/cornerstone_official
＜ML Engineer＞
CORNERSTONE의 데이터와 AI 기술을 실제 서비스로 연결할 AI Engineer(ML)를 찾습니다.
모델 자체의 연구에만 머무르지 않고 ML/DL·LLM·RAG 기술을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하고 Production 환경에서 동작하는 AI 기능을 개발·고도화하는 역할입니다.
**필요역량
•새로운 모델을 만드는 것만큼 데이터와 모델의 결과를 객관적으로 분석하고, 적절한 모델과 기술을 선택·평가하여 실제 서비스에 적용하는 능력을 중요하게 생각합니다.
•통계학 전공자나 고급 통계 모델링 전문가를 요구하는 포지션은 아닙니다. 다만 기초적인 통계 개념을 이해하고 데이터를 객관적으로 분석하며, 모델의 성능과 실험 결과를 올바르게 해석할 수 있는 역량을 중요하게 봅니다.
•ML/DL, LLM, RAG, Fine-tuning, MLOps를 모두 깊게 경험한 분만을 찾는 것이 아닙니다. 자신의 ML/AI 역량을 기반으로 실제 문제를 정의하고 모델을 개발·평가하여 서비스에 적용할 수 있는 분을 찾습니다.
주요업무
•데이터를 탐색·분석하고 통계적 특성과 패턴을 파악하여 AI/ML 문제 정의•다양한 데이터를 활용하여 ML/DL 기반 예측·추천·분류·탐지 등의 AI 기능 개발
•LLM을 활용한 검색·질의응답·요약·분석 등 AI 기반 서비스 기능 개발
•RAG 기반 Retrieval Pipeline을 설계하고 Embedding, Vector Search, Re-ranking 등을 활용한 품질 개선
•Prompt Engineering 및 Context Engineering을 통해 LLM 품질 개선
•필요에 따라 Open LLM Fine-tuning 및 모델 최적화 수행
•모델과 LLM 기능의 정확도·품질·Latency·비용 평가 및 개선
•Software/Data Engineer와 협업하여 AI 모델과 기능을 실제 Production 서비스에 적용
*함께 다루게 될 스택
•Data / Statistics : Descriptive Statistics · Probability · Distribution · Correlation · Hypothesis Testing · Confidence Interval
•Language / ML : Python · Pandas · NumPy · Scikit-learn · PyTorch/TensorFlow
•Generative AI : LLM · Hugging Face · Prompt Engineering · Context Engineering
•RAG / Search : Embedding · Vector Search · Retrieval · Re-ranking
•Serving / MLOps : REST API · Model Serving · MLflow · vLLM
•Infrastructure : AWS · Linux · Docker · Kubernetes
자격요건
•Python 기반 Data Science 또는 Machine Learning 실무 경력 3년 이상이신 분•Pandas, NumPy, Scikit-learn 등을 활용한 데이터 분석 및 모델링 경험이 있으신 분
•평균·분산·분포·상관관계·확률 등 기초적인 통계 개념을 이해하고 데이터 분석에 활용할 수 있으신 분
•표본과 모집단, 가설검정, 신뢰구간 등 기초적인 통계적 추론에 대한 이해가 있으신 분
•PyTorch 또는 TensorFlow를 활용한 ML/DL 모델 개발 경험이 있으신 분
•모델을 학습·평가하고 객관적인 지표를 기반으로 결과를 해석하고 성능을 개선한 경험이 있으신 분
•LLM 생태계 및 Prompt Engineering에 대한 기본적인 이해와 활용 경험이 있으신 분
•API 등을 활용하여 모델 또는 AI 기능을 서비스와 연결한 경험이 있으신 분
•Software/Data Engineer와 협업하여 AI 기능을 구현할 수 있으신 분
