포지션 상세
#회사 소개
㈜니우스엔은 2D·3D 애니메이션과 생성형 AI 기술을 활용해 애니메이션 및 영상 제작의 패러다임을 바꾸고자 하는 목표를 가지고 독보적인 기술을 기반으로 스토리 분석부터 캐릭터, 연출, 사운드, 모션까지 제작 전 과정을 시스템화한 자체 AI 워크스테이션을 운영하고 있습니다.
니우스엔은 단순한 영상 제작사가 아니라 AI가 이야기를 이해하고 제작하는 Production System을 구축하고 있으며, 현재 50명이 넘는 각 분야 전문가들이 모여 기존 영화/애니메이션 제작 방식과는 전혀 다른 AI 기반 제작 파이프라인을 만들어가고 있습니다.
고전 문학, 교육 영상, 현존하는 Living Legend 스토리부터 자체 오리지널 IP까지 다양한 IP를 기반으로 국내외 OTT 및 글로벌 사업 확장을 추진하면서 빠르게 성장하고 있는 니우스엔과 함께할 창의적이고 열정적인 인재를 모집합니다.
# 프로젝트 소개
AI Film Researcher는 AI가 아직 충분히 포착하지 못하는 창의성의 영역을 연구하고, 창작자의 암묵지를 데이터·모델·제품으로 연결하는 Problem Solver입니다.
영화 제작의 문제를 연구 질문으로 정의하고, AI/ML 실험과 제품 개발을 통해 창작 현장에서 검증할 수 있는 해결책을 만듭니다.
ㆍ서사·연출·시각적 표현에서 생성형 AI가 충분히 반영하지 못하는 창의성의 영역(Creative Space)을 탐구하고, 연구 문제와 실험 가설 정의
ㆍ창작자의 선택·수정·피드백 과정에서 암묵지(Tacit Knowledge)를 끌어내는 인터랙션과 Human-in-the-loop 제품 설계·개발
ㆍ실제 창작 워크플로우에서 리서치 프로토타입(Research Prototype)을 검증하고, 관찰 결과를 바탕으로 제품과 모델의 개선 과제 도출
2. 영화 제작 데이터 구조 확립 및 ML 모델 학습
ㆍ시나리오·장면·쇼트·캐릭터와 이미지·영상·사운드, 제작 과정의 판단·피드백을 연결하는 데이터 스키마(Data Schema) 및 멀티모달 데이터 구조 설계
ㆍ모델 학습·평가를 위한 데이터셋(Dataset) 구축과 데이터 정제·어노테이션(Annotation) 기준 정립
ㆍ연구 목적에 맞는 ML 모델 구현·학습(Training)·파인튜닝(Fine-tuning) 및 평가(Evaluation)를 수행하고, 실험 결과와 한계 분석
3. 콘텐츠 제작 시스템 R&D
ㆍ기획·시나리오 개발부터 이미지·영상·사운드 생성, 후반 제작까지 콘텐츠 제작 파이프라인 전반의 기술 과제 발굴 및 AI/ML 기반 해결 방안 연구
ㆍ생성형 AI 모델과 알고리즘을 탐색하고, PoC와 비교 실험을 통해 실제 제작 조건에서의 품질·제어 가능성·일관성·실행 효율 검증
ㆍ연구 결과를 실제 제작에 활용할 수 있는 도구·서비스·워크플로우로 구현하고, 사용자 피드백과 실험 결과를 바탕으로 반복 개선
• ML 모델 구현 및 학습(Training) 경험이 있으신 분 (데이터셋 구축, 파인튜닝, 모델 평가 등)
• 이미지·영상·사운드 등 생성형 AI 모델을 실제 제품에 통합해 본 경험이 있으신 분
㈜니우스엔은 2D·3D 애니메이션과 생성형 AI 기술을 활용해 애니메이션 및 영상 제작의 패러다임을 바꾸고자 하는 목표를 가지고 독보적인 기술을 기반으로 스토리 분석부터 캐릭터, 연출, 사운드, 모션까지 제작 전 과정을 시스템화한 자체 AI 워크스테이션을 운영하고 있습니다.
니우스엔은 단순한 영상 제작사가 아니라 AI가 이야기를 이해하고 제작하는 Production System을 구축하고 있으며, 현재 50명이 넘는 각 분야 전문가들이 모여 기존 영화/애니메이션 제작 방식과는 전혀 다른 AI 기반 제작 파이프라인을 만들어가고 있습니다.
고전 문학, 교육 영상, 현존하는 Living Legend 스토리부터 자체 오리지널 IP까지 다양한 IP를 기반으로 국내외 OTT 및 글로벌 사업 확장을 추진하면서 빠르게 성장하고 있는 니우스엔과 함께할 창의적이고 열정적인 인재를 모집합니다.
# 프로젝트 소개
AI Film Researcher는 AI가 아직 충분히 포착하지 못하는 창의성의 영역을 연구하고, 창작자의 암묵지를 데이터·모델·제품으로 연결하는 Problem Solver입니다.
영화 제작의 문제를 연구 질문으로 정의하고, AI/ML 실험과 제품 개발을 통해 창작 현장에서 검증할 수 있는 해결책을 만듭니다.
주요업무
1. 창의성 연구 및 창작자의 암묵지를 드러내는 제품 개발ㆍ서사·연출·시각적 표현에서 생성형 AI가 충분히 반영하지 못하는 창의성의 영역(Creative Space)을 탐구하고, 연구 문제와 실험 가설 정의
ㆍ창작자의 선택·수정·피드백 과정에서 암묵지(Tacit Knowledge)를 끌어내는 인터랙션과 Human-in-the-loop 제품 설계·개발
ㆍ실제 창작 워크플로우에서 리서치 프로토타입(Research Prototype)을 검증하고, 관찰 결과를 바탕으로 제품과 모델의 개선 과제 도출
2. 영화 제작 데이터 구조 확립 및 ML 모델 학습
ㆍ시나리오·장면·쇼트·캐릭터와 이미지·영상·사운드, 제작 과정의 판단·피드백을 연결하는 데이터 스키마(Data Schema) 및 멀티모달 데이터 구조 설계
ㆍ모델 학습·평가를 위한 데이터셋(Dataset) 구축과 데이터 정제·어노테이션(Annotation) 기준 정립
ㆍ연구 목적에 맞는 ML 모델 구현·학습(Training)·파인튜닝(Fine-tuning) 및 평가(Evaluation)를 수행하고, 실험 결과와 한계 분석
3. 콘텐츠 제작 시스템 R&D
ㆍ기획·시나리오 개발부터 이미지·영상·사운드 생성, 후반 제작까지 콘텐츠 제작 파이프라인 전반의 기술 과제 발굴 및 AI/ML 기반 해결 방안 연구
ㆍ생성형 AI 모델과 알고리즘을 탐색하고, PoC와 비교 실험을 통해 실제 제작 조건에서의 품질·제어 가능성·일관성·실행 효율 검증
ㆍ연구 결과를 실제 제작에 활용할 수 있는 도구·서비스·워크플로우로 구현하고, 사용자 피드백과 실험 결과를 바탕으로 반복 개선
자격요건
• 컴퓨터공학 학사 이상의 학위를 보유하신 분• ML 모델 구현 및 학습(Training) 경험이 있으신 분 (데이터셋 구축, 파인튜닝, 모델 평가 등)
• 이미지·영상·사운드 등 생성형 AI 모델을 실제 제품에 통합해 본 경험이 있으신 분
