머신러닝 엔지니어 - 개인화 러닝 예측 모델 개발

담당업무

• 러닝 로그의 구조, 측정 간격, 결측값 및 이상치 분석

• GPS 좌표와 시간 기반 이동 거리·속도·페이스 특징 추출

• 사용자별 러닝 이력과 세션별 정형 데이터를 활용한 학습 데이터셋 구축 및 정답 데이터 정의

• 기준 모델 구축, 시계열·회귀 모델 비교 실험, 개인별 성과 추세·목표 달성률·이후 러닝 구간 예측 모델 개발

• 사용자 특성 반영 개인화 설계, 기록이 부족한 사용자 초기 예측 방식 설계 및 신규 데이터 반영

• 시간순·사용자별 학습·검증·테스트 분리, RMSE 평가, 사용자별·구간별 예측 오차 분석 및 모델 개선

• 모델 추론 코드와 입출력 규격 작성, 기존 백엔드 개발팀과 모델 연동 확인 및 인수인계

자격요건

• Python 기반 머신러닝 모델 개발 경험

• PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 관련 도구 활용 능력

• 시계열 예측 또는 정형 데이터 기반 회귀 모델 학습·평가 경험

• 데이터 전처리, 특징 설계 및 데이터 누수 방지 평가 역량

• 데이터 분석부터 모델 학습·평가까지 프로젝트 수행 경험

우대사항

• GPS·센서·스포츠·헬스케어 데이터 분석 경험

• 사용자별 개인화 모델 개발 경험

• 불규칙한 시계열과 결측값·이상치 처리 경험

• 모델 추론 최적화 및 서비스 연동 경험

• 외부기관 모델 성능 검증 대응 경험

주요 산출물

• 데이터 분석 결과 및 전처리 코드

• 학습 데이터 구성 명세와 학습·추론 코드

• 학습된 모델 및 개인화·업데이트 절차

• 평가 코드, 성능 비교 결과 및 실험 보고서

• 모델 입력·출력 명세와 실행·인수인계 문서

지원방법

• 이력서 또는 경력 소개와 관련 프로젝트 포트폴리오 제출

• 포트폴리오에 직접 담당 업무, 사용 데이터, 예측 대상, 평가 방법 및 성능 개선 내용 포함

마감기한

2026년 10월 31일 08:59까지