[쇼포트] AI Engineer (Vision)
공고 요약
담당업무
상품의 시각적 특성을 표현하고 유사 상품을 검색하기 위한 Image Embedding Model 실험 및 고도화
검색 결과와 사용자 행동 데이터 분석을 통한 모델·데이터·검색 파이프라인 개선
최신 Computer Vision·Representation Learning 기술 탐색 및 이미지 검색 문제 적용
이미지 전처리, 객체 탐지, 임베딩 학습·평가, 벡터 검색·랭킹으로 이어지는 Vision·Retrieval 파이프라인 설계 및 개선
Problem Solver와 협업하며 모델 성능 개선이 사용자 경험과 제품 지표 향상으로 이어지는지 검증
자격요건
Computer Vision 및 Machine Learning 기반 모델 직접 학습·성능 개선 경험
이미지 전처리와 학습·검색 파이프라인 직접 설계 및 구현 역량
새로운 문제를 빠르게 구조화하고 가설과 방향성을 수립하는 역량
검색 결과와 실패 사례 분석을 통한 원인 파악 및 개선 역량
가설이 틀렸을 때 빠르게 수정하고 더 나은 답을 찾아가는 수용성
우대사항
이미지 임베딩·유사도 검색 경험
대규모 이미지 검색 및 Image Vector Search 시스템 경험
Computer Vision 모델의 실제 제품·서비스 적용 경험
복리후생
리프레시 휴가
개인 법인 카드
최고급 하드웨어
AI Tool 지원
자기계발비
전형절차
서류접수
직무 과제
전화 인터뷰
대면 인터뷰
최종합격
근무환경
PMF팀과 협업하며 AI 쇼핑 비서 및 이미지 검색 렌즈 개발
사수 있음
임팩트 중심의 업무 문화
새로운 지식을 빠르게 습득하고 응용하는 문화
깊이 몰입하는 업무 문화
겸손하게 의견을 수정하고 협업하는 문화
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, 쇼포트를 만듭니다. AI를 통해 고객의 언어와 맥락을 이해하고, 신뢰할 수 있는 쇼핑 경험을 새롭게 정의합니다. Product Engineer는 기술을 목표 자체로 보지 않고, 비즈니스와 사용자 경험을 개선하기 위한 도구로 활용하며, PS·디자이너와의 협업을 통해 더 높은 완성도의 프로덕트를 만듭니다. PMF팀에서는 이미지 한 장만으로 사용자가 원하는 상품을 발견할 수 있는 이미지 검색 렌즈를 만들고 있습니다. 사용자가 올린 사진에서 상품 영역을 탐지하고, 이를 임베딩으로 변환해 수천만 장 규모의 상품 이미지 벡터 중에서 시각적으로 가장 유사한 상품을 찾아냅니다. Product Engineer (Vision)는 실제 수천만 개의 상품 이미지와 사용자 검색 데이터를 바탕으로, 이 이미지 유사도 검색의 품질을 직접 끌어올리는 문제를 맡습니다. 🚀 PMF 팀 소개 바로가기: https://team.alwayz.co/pmf 🛸 Problem Solver 인터뷰 바로가기: https://blog.alwayz.co/jj [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] 상품의 시각적 특성을 정확하게 표현하고 유사한 상품을 잘 찾아낼 수 있도록, Image Embedding Model을 실험하고 고도화합니다. 실제 검색 결과와 사용자 행동 데이터를 분석하며, 모델·데이터·검색 파이프라인에서 개선이 필요한 지점을 찾아 해결합니다. 최신 Computer Vision·Representation Learning 기술을 탐색하고, 이미지 검색 문제에 맞게 빠르게 실험해 제품에 적용합니다. 이미지 전처리와 객체 탐지부터 임베딩 학습·평가, 벡터 검색과 랭킹까지 이어지는Vision·Retrieval 파이프라인을 설계하고 개선합니다. Problem Solver와 협업하며, 모델 성능 개선이 실제 사용자 경험과 제품 지표 향상으로 이어지는지 검증합니다.
자격요건
Computer Vision / Machine Learning에 대한 이해를 바탕으로, 모델을 직접 학습하고 성능을 개선해본 경험이 있는 분을 찾습니다. 이미지 전처리와 학습·검색 파이프라인을 직접 설계하고 구현할 수 있으며, 생각과 실행 사이의 간격이 짧은 분을 찾습니다. 처음 보는 문제를 빠르게 구조화하고, 정답이 없는 상황에서도 스스로 가설과 방향성을 세워갈 수 있는 분을 찾습니다. 모델의 검색 결과와 실패 사례를 분석해 원인을 파악하고, 개선 방법을 찾아낼 수 있는 분을 찾습니다. 자신의 가설이 틀렸을 때 이를 빠르게 인정하고 수정하며, 더 나은 답을 찾아가는 높은 수용성을 지닌 분을 찾습니다.
우대사항
이미지 임베딩·유사도 검색이나 대규모 이미지 검색(Image Vector Search) 시스템을 다뤄본 경험이 있는 분을 선호합니다. Computer Vision 모델을 실제 제품이나 서비스에 적용해본 경험이 있는 분을 선호합니다.
기술스택
Computer Vision, Vision ML
채용절차
서류접수 > 직무 과제 > 전화 인터뷰 > 대면 인터뷰 > 최종합격
