Data Scientist – Enterprise AI Solutions

담당업무

• 예측 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 머신러닝 모델 설계·개발·학습·평가

• 분류, 회귀, 클러스터링, 추천, 예측, 이상 탐지 모델 구축 및 최적화

• 정형·비정형 데이터 분석을 통한 비즈니스 인사이트 및 기회 발굴

• 머신러닝용 데이터 준비·정제·변환·특징 공학

• 머신러닝 모델 생애주기 전반의 개발·검증·모니터링

• RAG 파이프라인 및 생성형 AI 솔루션 구축·최적화

• LLM 평가와 프롬프트 엔지니어링, 검색 최적화, 모델 평가를 통한 AI 솔루션 성능 개선

• 엔터프라이즈 AI 플랫폼 기반 AI·머신러닝 파이프라인 개발

• 소프트웨어 엔지니어와 협업하여 AI 모델을 프로덕션 애플리케이션에 배포

• 신규 AI·머신러닝 기술 조사 및 고객 유스케이스에 적합한 솔루션 제안

• 방법론, 실험 및 기술 결과 문서화와 지식 공유

자격요건

• Python 기반 데이터 사이언스 및 머신러닝 활용 능력

• 지도학습·비지도학습 알고리즘 이해

• 실제 데이터셋 기반 예측 모델 구축 경험

• 특징 공학, 모델 학습·검증·최적화 경험

• 통계, 확률 및 데이터 분석 기법 이해

• SQL 및 데이터 쿼리 활용 경험

• Git 및 협업 개발 방식 활용 경험

• 분석적 사고와 문제 해결 능력

• 기술·비기술 이해관계자에게 기술 개념을 설명하는 커뮤니케이션 능력

우대사항

• 예측 분석, 분류, 회귀, 클러스터링, 시계열 분석, 추천 시스템 경험

• 특징 공학, 모델 평가·최적화, 통계 모델링 경험

• 자연어처리, 컴퓨터 비전, 설명 가능한 AI 경험

• LLM, RAG, AI 에이전트, 에이전틱 워크플로 경험

• 프롬프트 엔지니어링, AI 평가 프레임워크, 임베딩·시맨틱 검색 경험

• 벡터 데이터베이스 활용 경험

• Databricks, Dataiku, Snowflake, Microsoft Fabric 활용 경험

• Azure Machine Learning, AWS SageMaker, MLflow 활용 경험

• MLOps 파이프라인, 모델 배포 및 모니터링 경험

• Scikit-learn, TensorFlow 또는 PyTorch, Pandas, NumPy 활용 경험

• Docker, Azure 또는 AWS, 머신러닝 CI/CD 경험

근무환경

다양성과 포용성을 중시하는 글로벌 업무 환경

마감기한

상시채용