GLO AI-ML specialist

담당업무

• 머신러닝 모델 설계, 개발, 학습, 평가 및 배포

• 지도학습·비지도학습·강화학습·딥러닝 알고리즘 구현

• 특성 공학·특성 선택·모델 튜닝·성능 최적화

• 예측·분류·시계열 예측·추천·이상 탐지·최적화 모델 개발

• 모델 검증, 통계 분석 및 성능 벤치마킹

• LLM 기반 애플리케이션 및 생성형 AI 솔루션 개발

• 벡터 데이터베이스와 임베딩을 활용한 RAG 솔루션 구축

• 프롬프트 엔지니어링 프레임워크 및 AI 에이전트 설계

• 기초 모델 도메인 파인튜닝 및 최적화

• TensorFlow·PyTorch 기반 딥러닝 및 NLP 솔루션 개발

• 문서 지능·요약·분류·감성 분석·의미 검색·대화형 AI 구축

• 머신러닝 모델의 운영 환경 배포, 모니터링, 자동 재학습 및 드리프트 감지

• ML 배포 및 버전 관리를 위한 CI/CD 파이프라인 구축

• 대규모 정형·비정형 데이터 분석 및 데이터 준비·특성 추출·변환 프레임워크 개발

• A/B 테스트 및 모델 평가 전략 설계

• 새로운 AI·머신러닝·생성형 AI 기술과 알고리즘 연구

필요 역량

• 머신러닝 알고리즘 및 기법 이해

• 앙상블 모델, 회귀·분류, 시계열 예측, 클러스터링, 추천 시스템, 최적화 기법

• 신경망, CNN, RNN, LSTM, 트랜스포머, 전이학습, 모델 파인튜닝

• LLM, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 벡터 데이터베이스, 임베딩, 에이전트 AI 프레임워크

• Python 필수, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn

• 통계 분석, 데이터 조작 및 전처리

• MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD, Airflow, 모델 모니터링, 모델 버전 관리, 실험 추적

• Azure Machine Learning, AWS SageMaker, Google Vertex AI, Databricks, Apache Spark

• 수학·통계 기반 문제 해결 및 비판적 사고

• 이해관계자 협업, 기술 리더십, 비즈니스 이해

우대사항

• 컴퓨터과학·인공지능·머신러닝·데이터사이언스 또는 관련 분야 석사학위

• 생산 환경 ML 솔루션 구축 경험 3년 이상

• 엔터프라이즈 AI 코파일럿·지능형 에이전트·생성형 AI 애플리케이션 개발 경험

• AI·ML, 클라우드 플랫폼 또는 데이터 사이언스 관련 자격증

• Responsible AI, AI 거버넌스, 설명 가능한 AI 프레임워크 경험

복리후생

• 건강·웰빙 지원 프로그램

• 개인 및 전문성 개발 프로그램

• 커리어 목표에 맞춘 성장 지원

근무환경

• Hybrid 근무

• 평균 주 2일 HPE 사무실 근무

• 포용적이고 다양한 배경을 존중하는 조직문화

지원 편의

장애인의 지원 및 면접 과정에서 합리적 편의 제공

마감기한

상시채용