Senior AI and Machine Learning Engineer

담당업무

• AI·머신러닝 기술과 알고리즘 연구 및 최신 동향 분석

• 비즈니스 요구사항 기반 AI·머신러닝 솔루션 설계 및 확장 가능한 시스템 아키텍처 구성

• 대규모 데이터 전처리, 특성 공학, 모델 선정, 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 학습

• 머신러닝 모델과 알고리즘 개발·구현·최적화 및 성능·정확도 개선

• 프로덕션 환경에 머신러닝 모델 배포 및 기존 소프트웨어·인프라와 통합

• 배포 모델 모니터링, 관련 지표 수집·분석 및 모델과 시스템 성능 개선

• 종합 설계 검토 세션 주도 및 프로젝트 요구사항·모범 사례 정렬

• 주니어·미들 레벨 팀원 멘토링 및 기술적 리더십 제공

• 엔지니어링 매니저·팀 리드와 설계·구현 표준 수립 및 지속적 개선

• 기술·비즈니스 관점의 전략적 프레젠테이션과 보고서 작성

• 데이터 마이닝, 데이터 모델링, 자연어처리 및 머신러닝을 활용한 데이터 분석

자격요건

• 머신러닝 알고리즘과 모델에 대한 심층 이해

• 모델 선정, 하이퍼파라미터 튜닝 및 성능 평가 역량

• 선형대수, 미적분, 확률론 및 통계 개념에 대한 탄탄한 기초

• Python, R 또는 Java 프로그래밍 역량

• 프로덕션 수준 코드 개발 경험 및 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례 이해

• Git 등 버전 관리 시스템과 소프트웨어 개발 방법론 경험

• TensorFlow, PyTorch, sci-kit, Keras 등 머신러닝 프레임워크·라이브러리 경험

• langGraph 등 에이전트 프레임워크와 langfuse·langsmith 등 계보 추적 도구 이해

• 전통적 AI·ML 및 생성형 AI 애플리케이션의 개발·프로덕션 평가 이해

• 딥러닝, 신경망 아키텍처, 전이학습, 생성 모델 및 딥러닝 최적화 기법에 대한 고급 지식

• AI·머신러닝 최신 연구 동향을 학습하고 신기술을 적용한 연구 경험

• 크로스펑션 팀 및 이해관계자와 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량

• 복잡한 기술 문제를 해결하는 문제 해결력과 비판적 사고력

우대사항

• 통계 모델링 경험

• 데이터 마이닝 경험

• 데이터 시각화 경험

복리후생

• 개인·전문성 개발 프로그램

• 커리어 목표 달성을 위한 역량 개발 지원

근무환경

평균 주 2일 오피스 근무 Hybrid 방식

마감기한

상시채용