[Solution] AI Engineer

👋 우리 팀을 소개합니다.

AIE 팀은 VLM 을 중심으로 다양한 AI 모델을 활용하여, 사업 요구사항에 맞는 모델의 성능 검증과 배포를 담당합니다. 실제 산업 데이터를 기반으로 한 모델 개발과 고도화 경험을 쌓을 수 있으며, AI 모델 개발부터 실제 상용 서비스화까지의 기술적 전 과정을 경험할 수 있습니다.

📌 해당 포지션으로 합류하신다면

다양한 산업 도메인에서 발생하는 문제를 AI 기술을 활용해 해결하는 실전 중심의 프로젝트를 경험할 수 있습니다. 또한 단순히 모델을 개발하는 수준에 그치지 않고, 실제 현업에서 활용 가능한 AI 솔루션으로 발전시키는 전 과정을 함께하게 됩니다. 최신 논문을 기반으로 한 기술 스터디와 성능 분석 활동을 통해, AI 연구와 실무 개발 사이의 균형 잡힌 경험을 쌓을 수 있으며, 경험 많은 개발자들과의 협업을 통해 제품 수준의 AI 시스템을 구축하는 과정도 함께하게 됩니다.

✅ 주요 업무

• VLM(Vision-Language Model)을 활용한 산업 현장 비전 문제 해결 및 AI 솔루션 개발
• 멀티모달 데이터 기반 학습 데이터셋 구축 및 모델 최적화
• 모델 성능 검증을 위한 실험 설계, 평가 및 결과 분석
• Detection, Segmentation, Anomaly Detection 등 Computer Vision 모델 개발 및 성능 개선
• 최신 AI 기술 검토 및 비즈니스 요구사항에 적합한 모델 선정·적용
• 포트폴리오 제출 필수

✅ 자격요건

• AI, Computer Vision, Machine Learning 등 관련 분야 2년 이상의 실무 또는 연구 경험
• Python 및 Py Torch 기반 딥러닝 모델 개발 역량
• VLM 또는 Computer Vision 모델 개발 및 검증 경험
• 데이터 기반 문제 정의, 실험 설계 및 결과 분석 역량
• 원활한 협업 및 기술 커뮤니케이션 역량
• 해외 여행에 결격사유가 없는 분

✅ 우대사항

• VLM 모델 Fine-tuning, 프롬프트 설계 및 성능 최적화 경험
• AI 모델 평가(Evaluation) 파이프라인 구축 또는 벤치마크 설계 경험
• AI 모델을 활용한 상용 서비스 또는 제품 개발 경험

✅ 채용 절차

• 서류 검토 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 & 현장/사전 과제 → 3차 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 선발

(절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)

🤓 팀의 메세지

AIE 팀은 다양한 산업 도메인에서 AI 모델을 개발하는 AI Engineer 들로 구성된 팀으로, 공통된 기술 기반을 바탕으로 지속적인 기술 고도화를 추구합니다.

팀 내 AI Engineer 들은 ITS, 산업 안전 등 여러 분야의 프로젝트에 투입되어 경험을 축적하고 있으며, 프로젝트 간에 공유되는 공통 기술 스택을 통해 빠르게 새로운 도메인에 적용이 가능합니다.

또한 AIE 팀은 기술 자산화와 지식 공유를 핵심 가치로 두고, 각 프로젝트에서의 성과와 노하우를 내부 기술 문서화, 코드 베이스 공유를 이어가고 있습니다.

이러한 협업 구조는 단순히 개인의 모델 개발 역량을 넘어, 팀 전체가 함께 성장하는 엔지니어링 문화를 형성하고 있습니다.

지원 전, 확인해주세요! 👀

• 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
• 이력서 내 연봉 정보 등 민감한 개인 정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
• 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
• 채용 전 레퍼런스 체크가 있음을 알려드립니다.
• 최종 인터뷰 합격 시 별도로 처우를 협의합니다.
• 입사 후 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다.
• 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
• 장애인 고용 촉진을 위한 행정적 절차 확인이 필요한 경우, 장애인 등록증 사본을 기타 서류 란에 선택적으로 제출하실 수 있습니다. 제출 여부는 전형 평가에 어떠한 영향도 미치지 않습니다.
• R&D 모든 포지션에서 전문연구요원, 산업기능요원으로 근무가 가능합니다. (단, 산업기능요원 현역 신규 편입의 경우 불가능)

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