[쇼포트] AI Engineer Internship (Vision)
공고 요약
담당업무
실제 상품 이미지 데이터를 활용한 이미지 유사도 모델 검색 품질 개선
검색 결과와 실패 사례 분석 및 데이터·모델·학습 방법 개선 실험
Computer Vision 기술 탐색 및 이미지 검색 문제 적용
이미지 전처리, 객체 탐지, 임베딩 학습·평가, 벡터 검색으로 이어지는 Vision·Retrieval 파이프라인 구현 및 개선
실험 결과의 실제 제품 반영
가설 수립, 구현, 실험, 검증의 전 과정 수행
자격요건
Computer Vision 및 Machine Learning 기본 원리 이해
Vision Model 직접 학습 또는 활용 경험
이미지 전처리 및 모델 학습 파이프라인 구현 역량
새로운 문제를 구조화하고 필요한 정보를 찾아 방향성을 만드는 역량
검색 결과와 실패 사례를 분석하고 개선 방법을 실험하는 역량
가설 오류의 원인을 파악하고 수정하는 높은 수용성
우대사항
Computer Vision 연구 또는 프로젝트에서 모델 성능을 직접 개선한 경험
이미지 임베딩 또는 유사도 기반 검색 경험
보상과 복리후생
월 400만원
자기계발비
AI Tool 지원
전형절차
서류접수
직무 과제
전화 인터뷰
대면 인터뷰
최종합격
근무환경
사수 있음
Impact-oriented, Raw intelligence, Hard-working, Humble을 중시하는 팀 문화
초기 창업팀처럼 높은 몰입도로 업무 수행
Product Engineer 및 Problem Solver와 협업
마감기한
상시채용
레브잇 지원하기 전 이력서 Check
시간이 없다면 AI와 한번에 수정해보세요
공고 원문
주요업무
[합류하게 될 팀] 레브잇 PMF팀은 강재윤 CEO를 포함한 핵심 멤버들이 모여, 패션·뷰티·건강식품·가전·가구 등 다양한 카테고리에서 ‘AI 쇼핑 비서 - 쇼포트’를 만들고 있습니다. AI를 통해 고객의 언어와 맥락을 이해하고, 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 새롭게 정의합니다. PMF팀에서는 이미지 한 장만으로 사용자가 원하는 상품을 발견할 수 있는 이미지 검색 렌즈를 만들고 있습니다. Product Engineer Intern (Vision)은 실제 상품 이미지와 사용자 검색 데이터를 바탕으로, 이미지 유사도 검색의 품질을 개선하는 문제를 맡습니다. 🚀 PMF 팀 소개 바로가기: https://team.alwayz.co/pmf 💫 인턴 인터뷰 보러가기: https://blog.alwayz.co/pei [Team Culture] PMF팀은 초기 창업팀처럼 일하고 있습니다. 아래 팀 문화에 공감하는 분이 지원해주시면 좋겠습니다. Impact-oriented: 위대한 임팩트를 진심으로 추구하는가. 진심으로 임팩트를 추구해야만 빛을 만들 수 있다고 믿습니다. Raw intelligence: 지금 얼마나 많은 지식을 알고 있느냐가 아니라, 새로운 지식과 상황을 빠르게 배우고 습득하고 응용해낼 수 있는지가 중요합니다. Hard-working: 몰입의 깊이와 시간을 극대화할 수 있는가. 얼마나 더 깊게 이 미션에 몰입할 수 있는가가 핵심이라고 생각합니다. Humble: 내가 틀릴 수 있음을 인정하고, 수정하고, 협업할 수 있는가. 내 의견이 완전히 진실만은 아닐 수 있음을 알고 업데이트할 수 있는 자세가 정답을 찾아나가야 하는 환경에서는 특히 중요합니다. [합류하면 함께 할 업무] 실제 상품 이미지 데이터를 활용해 이미지 유사도 모델(Image Embedding Model)의 검색 품질을 개선합니다. 검색 결과와 실패 사례를 분석하고, 데이터·모델·학습 방법을 바꿔가며 개선 방법을 실험합니다. 다양한 Computer Vision 기술을 탐색하고, 이미지 검색 문제에 맞게 직접 적용하고 실험합니다. 이미지 전처리와 객체 탐지부터 임베딩 학습·평가, 벡터 검색까지 이어지는Vision·Retrieval 파이프라인을 구현하고 개선합니다. Product Engineer, Problem Solver와 함께 실험 결과를 실제 제품에 빠르게 반영합니다. 정해진 작은 업무만 반복하는 인턴십이 아닙니다. 실제 이미지 검색 문제를 직접 맡아 가설을 세우고, 구현하고, 실험하고, 검증하는 전 과정을 경험합니다.
자격요건
Computer Vision / Machine Learning의 기본 원리를 이해하고, Vision Model을 직접 학습하거나 활용해본 경험이 있는 분을 찾습니다. 이미지 전처리와 모델 학습 파이프라인을 직접 구현할 수 있으며, 생각과 실행 사이의 간격이 짧은 분을 찾습니다. 처음 보는 문제를 빠르게 구조화하고, 정답이 없는 상황에서도 스스로 필요한 정보를 찾아 방향성을 만들어갈 수 있는 분을 찾습니다. 검색 결과와 실패 사례를 분석하고, 왜 성능이 나오지 않는지 파고들어 개선 방법을 실험할 수 있는 분을 찾습니다. 자신의 가설이 틀렸을 때 원인을 빠르게 파악하고 수정하는 높은 수용성을 지닌 분을 찾습니다.
우대사항
Computer Vision 관련 연구나 프로젝트에서 모델의 성능을 직접 개선해본 경험이 있는 분을 선호합니다. 이미지 임베딩이나 유사도 기반 검색을 다뤄본 경험이 있는 분을 선호합니다.
기술스택
Computer Vision, Vision ML
채용절차
서류접수 > 직무 과제 > 전화 인터뷰 > 대면 인터뷰 > 최종합격 [근무 조건] 인턴 (3개월) 급여: 월 400만원 근무 기간은 협의 가능하며, 정규직 전환의 기회도 열려있습니다.
