포지션 상세
우리팀은 AI로 산업 현장의 실제 문제를 풉니다. 사람이 오래 경험과 감으로 판단해 온 영역을 AI가 대신 결정하도록 만드는 일입니다. 정제된 데이터셋도, 정해진 정답도 없는 문제가 대부분입니다. 문제를 정의하고 지표를 만드는 것부터가 일입니다.
연구에서 그치지 않습니다. 만든 모델을 고객사 환경에 직접 배포하고 운영까지 책임집니다. 국내 대형사의 실무자들이 매일 쓰는 서비스이고, 매주 피드백이 들어옵니다. 논문 수준의 성능보다 현장에서 통하는 결과를 중요하게 봅니다.
쓰는 기술은 문제에 따라 다릅니다. 딥러닝 전반, LLM·VLM, 강화학습·최적화까지 — 특정 기술의 전문가보다, 문제에 맞는 도구를 고르고 끝까지 만들어내는 엔지니어를 찾습니다. 낯선 기술이 필요해지면 팀이 함께 익힙니다.
• 데이터·학습 파이프라인을 구축하고, 운영 데이터로 모델을 재학습시킵니다
• 운영 중 모델의 품질을 검증하고, 사용자 피드백을 모델 개선으로 연결합니다
• LLM·VLM을 실제 문제에 적용합니다 — 문서·도면 이해, 에이전트 워크플로, 의사결정 모델과의 연계 등
• 확보한 모델을 인접 산업 문제로 이식하고 PoC를 수행합니다
• Python을 자유롭게 쓰시는 분
• 문제를 지표와 제약으로 정의해 보신 분
• 새로운 기술을 빠르게 흡수하시는 분
• 쉽게 풀리지 않는 문제를 붙잡고 끝까지 가 보신 분
연구에서 그치지 않습니다. 만든 모델을 고객사 환경에 직접 배포하고 운영까지 책임집니다. 국내 대형사의 실무자들이 매일 쓰는 서비스이고, 매주 피드백이 들어옵니다. 논문 수준의 성능보다 현장에서 통하는 결과를 중요하게 봅니다.
쓰는 기술은 문제에 따라 다릅니다. 딥러닝 전반, LLM·VLM, 강화학습·최적화까지 — 특정 기술의 전문가보다, 문제에 맞는 도구를 고르고 끝까지 만들어내는 엔지니어를 찾습니다. 낯선 기술이 필요해지면 팀이 함께 익힙니다.
주요업무
• 산업 현장의 문제를 AI 모델로 정의하고, 설계·학습·검증합니다• 데이터·학습 파이프라인을 구축하고, 운영 데이터로 모델을 재학습시킵니다
• 운영 중 모델의 품질을 검증하고, 사용자 피드백을 모델 개선으로 연결합니다
• LLM·VLM을 실제 문제에 적용합니다 — 문서·도면 이해, 에이전트 워크플로, 의사결정 모델과의 연계 등
• 확보한 모델을 인접 산업 문제로 이식하고 PoC를 수행합니다
자격요건
• AI/ML 모델을 처음부터 끝까지 직접 만들어 본 경력이 있으신 분• Python을 자유롭게 쓰시는 분
• 문제를 지표와 제약으로 정의해 보신 분
• 새로운 기술을 빠르게 흡수하시는 분
• 쉽게 풀리지 않는 문제를 붙잡고 끝까지 가 보신 분
