[인턴] AI/ML Engineer (CV/Edge AI)

소개

피치에이아이(P2ACH AI)는 카메라와 AI 비전 기술을 활용해 공간과 사람, 콘텐츠의 상호작용을 측정하고 리테일·옥외광고·미디어 현장의 의사결정을 돕는 제품을 만들고 있습니다. 이 포지션은 실제 컴퓨터 비전 제품이 데이터 준비, 모델 학습, 평가, 변환과 현장 검증을 거쳐 운영되는 과정을 경험하는 인턴십입니다.

주요업무

[인턴이 경험할 수 있는 업무] 팀의 우선순위와 지원자의 경험을 고려해 아래 영역 중 범위가 명확한 과제를 함께 정합니다. • 영상 데이터 정제, 샘플링, 라벨 품질 검수와 데이터 통계 작성 • 객체 검출, 추적, Re-ID, 분류 모델의 학습 또는 재현 실험 • 모델 정확도와 실패 사례 분석 및 결과 시각화 • PyTorch와 ONNX 모델의 출력 비교 및 회귀 테스트 • GPU·NPU 장치의 지연시간, 처리량 및 메모리 사용량 측정 • 반복 실험을 위한 데이터 처리·평가·리포트 자동화 • 실험 방법, 결과, 한계와 후속 과제를 담은 기술 문서 작성 • 영상 데이터의 보안과 개인정보 보호 원칙에 따른 데이터 처리 인턴에게 운영 시스템 전체를 단독으로 맡기지 않습니다. 담당 멘토와 과제의 목표, 범위, 평가 방법을 먼저 합의하고 정기적으로 결과를 리뷰합니다.

자격요건

• 방학 중인 재학생, 휴학생, 졸업예정자 또는 기졸업자 • 인턴 근무기간 동안 정규학기 수업을 병행하지 않고 주 5일, 주 40시간 근무할 수 있는 분 • Python 기초 문법을 이해하고 직접 코드를 작성할 수 있는 분 • 머신러닝·딥러닝 또는 컴퓨터 비전 관련 수업이나 프로젝트를 하나 이상 경험한 분 • 실험 조건과 결과를 기록하고 자신의 판단 근거를 설명할 수 있는 분 • 정해진 근무기간과 일정에 책임감 있게 참여할 수 있는 분 전공, 학년 및 학위 취득 여부만으로 지원 자격을 제한하지 않습니다.

우대사항

[우대사항] • 수업이나 개인·팀 프로젝트에서 C++를 사용해본 경험 • PyTorch를 활용한 모델 학습 또는 추론 경험 • OpenCV, NumPy, Pandas 등을 활용한 이미지·데이터 처리 경험 • 객체 검출, 추적, Re-ID, 분류 또는 세그멘테이션 프로젝트 경험 • Linux, Git 또는 Docker 사용 경험 • 논문 구현, AI 경진대회, 연구실 활동 또는 오픈소스 기여 경험 • 프로젝트 결과를 README, 리포트 또는 발표 자료로 정리해본 경험 [이런 분과 잘 맞습니다] • 모델을 실행하는 데서 멈추지 않고 결과가 왜 그렇게 나왔는지 궁금해하는 분 • 모르는 부분을 솔직하게 공유하고 구체적인 질문으로 바꾸는 분 • 반복적인 검증도 정확하게 수행하고 자동화할 방법을 찾는 분 • 피드백을 반영해 결과물과 기록을 꾸준히 개선하는 분 [지원 시 함께 알려주세요] • 참여 가능한 기간과 근무 시작 가능일 • 가장 기억에 남는 AI/ML 또는 소프트웨어 프로젝트 • 프로젝트에서 본인이 직접 수행한 부분과 확인한 결과 • 확인할 수 있는 GitHub, 코드, 리포트, 발표 자료 또는 포트폴리오 링크(공개 가능한 범위) 완성도가 높은 결과만 기대하지 않습니다. 어떤 문제를 선택했고, 무엇을 직접 시도했으며, 결과를 어떻게 확인했는지를 중요하게 봅니다.

혜택 및 복지

[업무 환경] • 유연한 근무시간 (09:00 ~ 10:00 자율 출근) • 중식 지원 (모바일식권 제공) • 사내 카페테리아 & 고성능 커피머신 구비