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ZET는 마케터가 디자이너 없이 혼자 광고를 만들고 실험하는 마케팅 AI Agent입니다. 고객이 매일 쓰는 서비스예요.
이번에 함께할 분은 광고 이미지 한 장을, 글자·제품·배경 등 요소 하나하나를 선택·수정할 수 있는 HTML로 바꾸는 기술을 연구합니다. TIPS 연구과제로 진행 중이며, 1년차 연구의 파이프라인·기준 모델·데이터셋·평가 세트가 이미 있습니다.
[연구가 곧 제품이 됩니다]
• 고객사가 실제로 집행하는 광고를 데이터로 씁니다.
• 결과는 고객이 쓰는 ZET 제품에 들어가고, 잘됐는지는 고객의 피드백으로 확인합니다.
• 무엇을 풀지와 평가 기준은 대표가, 어떻게 풀지는 엔지니어가 정합니다. 기존 파이프라인을 바꾸는 것도 장려합니다.
[함께하는 고객사]
무신사, GC녹십자웰빙, 브레이브컴퍼니, 아이브코리아, 자리톡, 마미케어, 웨이크버니, 르본, 그로빗, 에이베러, 올리브인터내셔널, AMPM 등
• 자체 광고 이미지 데이터셋을 기반으로 AI 모델을 학습·평가하고, 정량적 성능 평가와 오류 사례 분석으로 실제 서비스에서 쓸 수 있는 품질을 확보합니다.
• Segmentation·Matting·Inpainting·OCR 등 기존 Vision AI 모델을 파인튜닝하고, 필요하면 이미지 처리 알고리즘을 직접 설계합니다.
• 작은 텍스트, 얇은 테두리, 복잡한 배경 등에서 발생하는 이미지 왜곡과 품질 저하 문제를 분석하고 해결합니다.
• 원본 광고 소재의 핵심 요소와 시각적 완성도를 유지하면서, 다양한 광고 매체와 구좌별 크기·비율에 대응할 수 있도록 고도화합니다.
• 기술 스펙과 모델 조합은 실험 결과에 따라 함께 바꿔갑니다.
• 정해진 해법이 없는 문제를 직접 쪼개 접근을 정하고, 실제 서비스나 실사용 데이터에서 작동하는 결과까지 만들어 본 경험
• Segmentation/Masking, Matting, Inpainting·이미지 복원 중 한 분야 이상에서 직접 연구하고 품질을 개선한 경험
• Python·PyTorch로 학습·추론 코드를 수정하고, 전처리·파인튜닝·후처리를 구현할 수 있는 분
• OpenCV·NumPy로 이미지·좌표·마스크·알파·색공간을 다뤄본 분
• 데이터·평가 조건을 맞춰 비교하고, 오류 원인과 개선 결과를 수치·이미지로 설명할 수 있는 분
이번에 함께할 분은 광고 이미지 한 장을, 글자·제품·배경 등 요소 하나하나를 선택·수정할 수 있는 HTML로 바꾸는 기술을 연구합니다. TIPS 연구과제로 진행 중이며, 1년차 연구의 파이프라인·기준 모델·데이터셋·평가 세트가 이미 있습니다.
[연구가 곧 제품이 됩니다]
• 고객사가 실제로 집행하는 광고를 데이터로 씁니다.
• 결과는 고객이 쓰는 ZET 제품에 들어가고, 잘됐는지는 고객의 피드백으로 확인합니다.
• 무엇을 풀지와 평가 기준은 대표가, 어떻게 풀지는 엔지니어가 정합니다. 기존 파이프라인을 바꾸는 것도 장려합니다.
[함께하는 고객사]
무신사, GC녹십자웰빙, 브레이브컴퍼니, 아이브코리아, 자리톡, 마미케어, 웨이크버니, 르본, 그로빗, 에이베러, 올리브인터내셔널, AMPM 등
주요업무
• 광고 이미지 한 장을 글자·제품·배경 등 요소별로 분해해, 고칠 수 있는 HTML로 바꾸는 모델과 파이프라인을 개선합니다. 1년차 연구에서 기본 파이프라인·기준 모델·데이터셋·평가 세트가 마련돼 있습니다.• 자체 광고 이미지 데이터셋을 기반으로 AI 모델을 학습·평가하고, 정량적 성능 평가와 오류 사례 분석으로 실제 서비스에서 쓸 수 있는 품질을 확보합니다.
• Segmentation·Matting·Inpainting·OCR 등 기존 Vision AI 모델을 파인튜닝하고, 필요하면 이미지 처리 알고리즘을 직접 설계합니다.
• 작은 텍스트, 얇은 테두리, 복잡한 배경 등에서 발생하는 이미지 왜곡과 품질 저하 문제를 분석하고 해결합니다.
• 원본 광고 소재의 핵심 요소와 시각적 완성도를 유지하면서, 다양한 광고 매체와 구좌별 크기·비율에 대응할 수 있도록 고도화합니다.
• 기술 스펙과 모델 조합은 실험 결과에 따라 함께 바꿔갑니다.
자격요건
• Computer Vision 실무 경험 2년 이상• 정해진 해법이 없는 문제를 직접 쪼개 접근을 정하고, 실제 서비스나 실사용 데이터에서 작동하는 결과까지 만들어 본 경험
• Segmentation/Masking, Matting, Inpainting·이미지 복원 중 한 분야 이상에서 직접 연구하고 품질을 개선한 경험
• Python·PyTorch로 학습·추론 코드를 수정하고, 전처리·파인튜닝·후처리를 구현할 수 있는 분
• OpenCV·NumPy로 이미지·좌표·마스크·알파·색공간을 다뤄본 분
• 데이터·평가 조건을 맞춰 비교하고, 오류 원인과 개선 결과를 수치·이미지로 설명할 수 있는 분
