AI센트릭 데이터 엔지니어

한국딥러닝

8월 3일 23:59 마감

7월 21일 게시

경력

3~10년차

근무지역

서울

학력

근무형태

정규직

직무

데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어

<h2>hire_rounds</h2>서류전형-1차 면접(직무 적합성)-2차 면접(조직 적합성)-처우협의&입사일 조정<h2>직무</h2>AI센트릭 데이터 엔지니어<h2>포지션 상세</h2>왜 지금 KDL인가 타 AI 스타트업들과의 차별점 KDL만의 차별점은 ‘GPU 개인 배정’, ‘연속 흑자’, 그리고 ‘개인이 낼 수 있는 임팩트’입니다. 30명의 팀이 시장의 방향을 바꾸는 실제 경험. KDL에서는 그런 일이 일상적으로 일어납니다. 우리는 문서의 형태를 인식하는 수준을 넘어서, 의미와 문맥까지 파악할 수 있는 Vision LLM 기반 문서 이해 AI를 개발하고 있습니다. 대표 제품인 DEEP OCR+는 금융, 공공, 제조 등 다양한 환경에서 실제 문서 인식 문제를 해결해왔고, 그 과정에서 기술의 정확도와 안정성을 입증했습니다. 이 배경에는 1억 장 이상의 비정형 문서 데이터가 있습니다. 이 데이터는 실제 사용 환경에서 수집한 것이며, 엔지니어가 데이터 수집부터 정제, 학습, 개선까지 직접 관여합니다. 이 구조는 단순히 기술을 개발하는 것을 넘어, 문제를 정확히 겨냥하고 해결하는 AI를 만드는 체계를 가능하게 합니다. 엔비디아·ARM과의 협력을 바탕으로 기술을 고도화하고 있으며, 퍼포먼스 마케팅에 1원도 쓰지 않고 Document AI 하나만으로 150억 원이상의 수요를 만들어냈습니다. 지속적으로 흑자를 내며 외부 자금 없이 제품 개발과 운영을 유지하고 있습니다. 지금 KDL은 기술 정확도, 사용자 반응, 내부 개발 속도 측면 모두에서 상승 곡선에 올라탔습니다. 문서 이해 AI를 직접 만들고, 문제를 해결하는 과정에 깊이 관여하고 싶다면 지금 KDL에 합류하세요. --- #이런 문제를 풀고 있습니다 • 다양한 형태의 스캔 문서, 촬영 이미지, PDF 등에서 문서 구조와 의미 있는 정보를 정확히 추출하기 위해, OCR 전처리부터 후처리까지 전 과정을 데이터 기반으로 최적화하고 있습니다. • 표, 도식, 다단 구성 등 비정형 레이아웃을 갖는 문서에서도 안정적인 정보 추출을 위해 레이아웃 분석 모델의 성능을 실제 업무 지표로 계량화하고 개선합니다. • 라벨링이 어려운 문서 유형에 대해 반자동/능동학습 기반의 데이터 수집·라벨링 파이프라인을 설계해, 수작업 비용은 줄이고 품질은 높이는 방식으로 문제를 해결합니다. • Document AI 모델을 실서비스에 적용할 때 발생하는 도메인 간 성능 편차, 미탐/오탐 사례 등을 데이터 기반으로 분석하여, 모델 개선과 사용자 경험 향상을 동시에 추구합니다. • 모델 성능뿐 아니라 데이터 품질, 라벨 일관성, 작업 효율성까지 통합적으로 관리할 수 있는 데이터 거버넌스 체계를 구축하고, 팀 전체가 동일한 기준과 흐름으로 일할 수 있도록 문서화·자동화합니다. #이런 분과 함께하고 싶습니다 • 문서 이미지에서 핵심 정보(문서 이미지·레이아웃·표 구조 등)를 추출하기 위해 원본·라벨 데이터 수집 엔진을 기획해 빠르게 수행할 수 있는 분 • Document Understanding SOTA 모델 파이프라인을 숙지하고, 실서비스 요구사항에 맞춰 데이터 실험·벤치마킹에 관여할 수 있는 분 • 다양한 EDA 기법을 활용해 정형·비정형 데이터를 분석하고, 인사이트를 학습 모델 성능 개선에 체계적으로 반영할 수 있는 분 • 데이터 라벨링 엔진 설계·운영 경험이 있어, 작업 단가·품질·납기를 지표 기반으로 최적화할 수 있는 분 • 데이터 거버넌스 정책과 워크플로 자동화를 Git·Jira·Notion 등에 문서화해 조직 전반에 공유하고, 다부서 협업을 주도적으로 이끌 수 있는 분<h2>주요업무</h2>• 데이터 수집, 생성 전략 기획 • 비정형 데이터 스키마 정의 및 관리 • 데이터 수집·저장·가공 엔진 개발 • 탐색적 데이터 분석 및 시각화 자동화 • 라벨링 플랫폼(CVAT, Label Studio 등) 및 AutoLabeling 기능 구현·운영<h2>자격요건</h2>• 데이터·EDA 엔진 API화 및 SDK 제공 경험 • 데이터 파이프라인 구축 경험 • 데이터스키마 모델링 설계·구축 실무 경험 2년 이상 • Python·SQL 기반 데이터 스키마 모델링·ETL·EDA 자동화 역량 • 문서 라벨링 플랫폼(CVAT, Label Studio, 등) 운영·커스터마이징 경험 • 컴퓨터공학 및 관련 분야 학사 이상 또는 동등 수준의 실무 경험 보유자<h2>우대사항</h2>• AI 분야 1년 이상 실무 경험 • 비전 AI 모델 및 대규모 데이터 기반 Large Model 프로젝트 실무 경험 • 데이터 버전관리·모니터링 체계 구축 경험 • 데이터 거버넌스 정책 수립 및 데이터 카탈로그·메타데이터 관리 시스템 운영 경험 • Active Learning·AutoML 기반 자동 라벨링 파이프라인과 라벨 품질 추적 지표 설계 경험 • Git, Notion, Jira, DVC 등 협업 툴 활용 및 문서화·프로세스 관리 능력<h2>혜택 및 복지</h2>『성장을 가속하도록』 • 러닝데이 컨퍼런스, 세미나 참석 지원 • 코파일럿, GPT, 클로드 등 AI 생산성 도구 지원 • 더블모니터, 모니터암, 시디즈 의자 제공 • 고과에 따른 인센티브 지급 • 특허 출원 시 200만 원 + 소요비용 지원 『제대로 충전하도록』 • 매년 유급 여름휴가 운영 • 매년 무급 리프레쉬 휴가 지원 • 선연차 제도 운영 • 유급 건강검진휴가 지원 『일상에서도 체감되도록』 • 점심시간 11시 45분부터 1시까지 운영 • 사내 안마 의자, 커피머신, 간식 구비 • 매 월 팀 회식 & 티타임 비용 지원 • 야근 식사 지원

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