AI, 머신러닝 엔지니어 (5년 이상)

소개

페어스퀘어랩(FairSquareLab)은 혁신적인 AI 기술을 통해 음악 창작의 새로운 패러다임을 제시하는 Web3 팀을 운영하고 있습니다.페어스퀘어랩의 핵심 경쟁력은 다음과 같습니다. 1. 최첨단 AI 기술을 활용한 혁신적인 솔루션 제공 2. 사용자 중심의 서비스 개발을 통한 빠른 시장 적응력 3. 전문성과 열정을 갖춘 팀원들과의 협업을 통한 지속적인 성장 이러한 비전을 함께 실현할 열정적이고 능력 있는 AI 개발자분을 모시고자 합니다. ※ [채용서류 반환 안내] 당사는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』에 따라, 최종 합격되지 않으신 지원자의 경우 최종합격자 발표일로부터 14일 이내에 제출하신 서류에 대해 반환 또는 파기 청구가 가능합니다. 자세한 내용 및 반환청구서 양식은 자사 홈페이지 내 ‘Join FSL’ 페이지를 참고해 주세요.

주요업무

• 음악 장르 분류를 위한 딥러닝 모델 개발 및 성능 최적화 • 오디오 데이터(음원, 스펙트로그램 등) 전처리 및 분석 파이프라인 구축 • 사전 학습된 모델(e.g., AST, PANNs)을 활용한 전이 학습(Transfer Learning) 및 Fine-tuning 수행 • GTZAN 등 공개 데이터셋 및 자체 수집 데이터를 활용한 모델 학습 및 평가

자격요건

• 컴퓨터 공학, 전자 공학 등 관련 분야 학사 학위 이상 • 2년 이상의 머신러닝/딥러닝 모델 개발 경험 • Python 및 PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 사용에 능숙하신 분 • 머신러닝/딥러닝의 기본 원리에 대한 깊은 이해를 갖추신 분 • 데이터 기반의 문제 해결 능력과 논리적인 사고력을 갖추신 분 • 대용량 데이터 처리 및 학습 파이프라인 구축 경험

우대사항

• ADsP, SQLD, 빅데이터분석기사 등 데이터 분석 관련 자격증 보유 • Hugging face 사용 경험 • 오디오/음성 신호 처리에 대한 이해와 관련 프로젝트 경험 • 머신러닝 모델을 실제 서비스에 배포하고 운영해 본 경험이 있는 분 • Transformer 기반의 오디오 처리 모델(e.g., AST, Wav2Vec2) 사용 경험 • Librosa, torchaudio 등 오디오 처리 라이브러리 사용 경험 • 음악 정보 검색(Music Information Retrieval, MIR) 분야에 대한 관심 또는 경험 • 클라우드 환경(AWS, GCP 등)에서의 ML 모델 개발 및 배포 경험 • 석사/박사 학위 소지자 또는 관련 분야 논문 게재 경험

혜택 및 복지

• 유연한 근무 시간과 원격 근무 가능 • 직원 건강 및 복지를 위한 다양한 지원 프로그램 • 개인의 성장과 발전을 위한 교육 및 훈련 기회 제공 • 팀워크와 협업을 중시하는 긍정적인 근무 환경