[메타팩토리코퍼레이션] AI 리서치 엔지니어 모집

1. Video Generation / Video Processing 분야의 최신 논문·모델·오픈소스 조사 및 기술 검증
2. Video Outpainting / Inpainting 모델 연구 및 고도화
3. 장시간 영상에서의 Temporal Consistency 및 Scene Consistency 개선
4. 인물/객체의 Identity / Object Consistency 유지 기술 연구
5. 원본 영상의 분위기와 표현을 유지하기 위한 Style Consistency 연구
6. Dome 및 초광각 콘텐츠 생성을 위한 영상 확장·변환 기술 연구
7. 고해상도 영상 Processing 및 12K/16K급 처리 Pipeline 연구/최적화
8. AI 모델의 논문 및 Open Source 구현 재현
9. Dataset 수집·전처리·정제 및 Training Data Pipeline 구축
10. Training / Fine-tuning / Inference Pipeline 구축
11. 모델 성능 평가를 위한 Benchmark / Evaluation Metric 설계
12. GPU Memory, Throughput, Latency 등 모델 성능 Profiling 및 최적화
13. Model / Dataset / Experiment / Checkpoint 관리 체계 구축

1. Computer Science, AI, Machine Learning, Computer Vision 등 관련 분야 석사 이상
2. PyTorch 기반 Deep Learning 모델 구현 및 학습 경험
3. Computer Vision 또는 Generative AI 분야의 연구·개발 경험
4. 최신 AI 논문을 이해하고 핵심 아이디어를 코드로 재현할 수 있는 역량
5. 공개 모델이나 논문 구현체를 분석하여 자신의 문제에 맞게 수정·실험할 수 있는 역량
6. Dataset 구성부터 학습, 추론, 평가까지 전체 ML Experiment Cycle을 직접 수행한 경험
7. 가설과 Evaluation 기준을 정의하고 실험 결과를 정량적으로 비교/분석할 수 있는 역량
8. GPU 기반 Training · Inference 환경에 대한 이해
9. 연구 결과를 재현 가능한 코드 · 실험 기록 · 기술문서로 남길 수 있는 분
10. 연구 Prototype을 실제 제품에 적용하는 과정에 관심이 있는 분

1. Video Generation / Video Diffusion / Diffusion Transformer 계열 모델 연구 경험
2. Video Outpainting / Inpainting 연구 또는 프로젝트 경험
3. Temporal Consistency / Character · Object Consistency 관련 연구 경험
4. Image / Video Super Resolution 연구 경험
5. VLM / Multimodal Model 활용 경험
6. Multi-GPU / Distributed Training 경험
7. 장시간 또는 고해상도 영상의 Training / Inference 최적화 경험
8. Quantization / Offloading / Distillation 등의 모델 최적화 경험
9. On-Premise GPU Server에서 모델을 학습/운영한 경험
10. AI Model Serving 또는 MLOps Pipeline 경험
11. AI 관련 논문 게재, 특허 출원 또는 국가 R&D 과제 수행 경험
12. Claude Code / Codex 등 AI Coding Agent를 연구/실험 자동화에 활용한 경험

서류전형 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 처우협의 > 최종합격