포지션 상세
유모스원(UMOS ONE)은 현대자동차그룹 포티투닷의 자회사로, 데이터와 인공지능(AI) 기술을 기반으로 물류·모빌리티 서비스를 제공합니다. '하나의 연결로, 사람과 화물의 새로운 이동을 만든다'는 목표 아래 통합 서비스 브랜드 '잇’을 운영하며, 현장에 흩어진 데이터와 운영을 연결하고 있습니다.
유모스원은 AI 운송 플랫폼 '잇트럭', 지능형 창고 관리 솔루션 '잇스탁', 기업 셔틀 서비스 '잇셔틀', 통합 관제 솔루션 '잇플릿'을 통해 물류·모빌리티 운영의 효율성을 높이는 데 주력합니다. 현장의 운영 데이터와 AI 기술을 활용해 서비스를 개선하고, 스스로 판단하고 움직이는 자율 운영 환경을 만들어가고자 합니다.
빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석하고, 더 나은 해법을 빠르게 실행할 동료를 찾고 있습니다. 함께 더 멀리 나아가고 서로의 성장을 진심으로 응원하는 팀에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, 유모스원에서 그 여정을 함께하세요.
• 지식 그래프에서 추출된 Feature를 활용하여 AI 기반 최적 라우팅 (Routing) 및 배차/운영 (Dispatching) 기술 개발 (최적화 알고리즘, 강화 학습 등)
• 수요 예측 (Demand Prediction), 도착 시간 예측 (ETA) 등 Analytics Prediction 모델 개발 및 성능 개선
• 개발된 지능형 모델을 활용하여 Agentic AI System (자율적 의사결정 시스템)과의 연동 아키텍처 설계 및 구현
• 지식 그래프 및 온톨로지 구축 (Knowledge Graph & Ontology)
• Mobility 및 Logistics 도메인에 특화된 온톨로지(Ontology) 설계 및 개발
• 지식 그래프 (Knowledge Graph) 기반의 데이터 모델을 구축하고, 대규모 이질적인 데이터를 통합 및 정제
• Ontology와 유사한 개념으로, 서비스 엔티티(차량, 기사, 주문, 경로 등) 간의 관계를 정의하고 관리하여 데이터의 지능화 수준 향상
• 대용량 데이터 엔지니어링 및 MLOps
• UMOS 플랫폼에서 수집되는 대용량 데이터 파이프라인 (ETL/ELT) 설계, 구축 및 운영
• 안정적인 모델 운영을 위한 MLOps 파이프라인 (학습, 배포, 모니터링) 구축 및 자동화
• 서비스 백엔드 시스템과의 효율적인 인터페이스(API) 개발 및 통합
• Python 등 주력 언어를 활용한 데이터 처리 및 AI 모델 개발에 능숙한 분
• 대용량 데이터 처리를 위한 분산 처리 기술 (Spark, Hadoop 등) 사용 경험
• 클라우드 환경 (AWS, GCP, Azure 등) 기반의 데이터 파이프라인 및 MLOps 구축 경험
• Mobility, Logistics 도메인 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 데이터 정제 및 분석 경험
유모스원은 AI 운송 플랫폼 '잇트럭', 지능형 창고 관리 솔루션 '잇스탁', 기업 셔틀 서비스 '잇셔틀', 통합 관제 솔루션 '잇플릿'을 통해 물류·모빌리티 운영의 효율성을 높이는 데 주력합니다. 현장의 운영 데이터와 AI 기술을 활용해 서비스를 개선하고, 스스로 판단하고 움직이는 자율 운영 환경을 만들어가고자 합니다.
빠르게 변화하는 시장 속에서 복잡한 문제를 날카롭게 분석하고, 더 나은 해법을 빠르게 실행할 동료를 찾고 있습니다. 함께 더 멀리 나아가고 서로의 성장을 진심으로 응원하는 팀에서 의미 있는 도전을 이어가고 싶다면, 유모스원에서 그 여정을 함께하세요.
주요업무
• AI 모델 개발 및 Agentic AI 연동 (Routing, Dispatching, Prediction)• 지식 그래프에서 추출된 Feature를 활용하여 AI 기반 최적 라우팅 (Routing) 및 배차/운영 (Dispatching) 기술 개발 (최적화 알고리즘, 강화 학습 등)
• 수요 예측 (Demand Prediction), 도착 시간 예측 (ETA) 등 Analytics Prediction 모델 개발 및 성능 개선
• 개발된 지능형 모델을 활용하여 Agentic AI System (자율적 의사결정 시스템)과의 연동 아키텍처 설계 및 구현
• 지식 그래프 및 온톨로지 구축 (Knowledge Graph & Ontology)
• Mobility 및 Logistics 도메인에 특화된 온톨로지(Ontology) 설계 및 개발
• 지식 그래프 (Knowledge Graph) 기반의 데이터 모델을 구축하고, 대규모 이질적인 데이터를 통합 및 정제
• Ontology와 유사한 개념으로, 서비스 엔티티(차량, 기사, 주문, 경로 등) 간의 관계를 정의하고 관리하여 데이터의 지능화 수준 향상
• 대용량 데이터 엔지니어링 및 MLOps
• UMOS 플랫폼에서 수집되는 대용량 데이터 파이프라인 (ETL/ELT) 설계, 구축 및 운영
• 안정적인 모델 운영을 위한 MLOps 파이프라인 (학습, 배포, 모니터링) 구축 및 자동화
• 서비스 백엔드 시스템과의 효율적인 인터페이스(API) 개발 및 통합
자격요건
• 8년 이상의 데이터 엔지니어링, 머신러닝 엔지니어링 활용 개발 경력• Python 등 주력 언어를 활용한 데이터 처리 및 AI 모델 개발에 능숙한 분
• 대용량 데이터 처리를 위한 분산 처리 기술 (Spark, Hadoop 등) 사용 경험
• 클라우드 환경 (AWS, GCP, Azure 등) 기반의 데이터 파이프라인 및 MLOps 구축 경험
• Mobility, Logistics 도메인 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 데이터 정제 및 분석 경험
