AI 개발자

• 인공지능 모델 개발 및 최적화: 머신러닝/딥러닝 모델 설계, 구현, 학습 및 성능 최적화
• 데이터 전처리 및 분석: AI 모델 학습을 위한 데이터 수집, 정제, 가공 및 분석
• AI 시스템 구축 및 운영: 개발된 AI 모델을 서비스에 통합하고 배포, 운영 및 모니터링
• 연구 및 기술 동향 분석: 최신 AI 기술 및 연구 동향을 파악하고 실제 문제에 적용
• 협업: 제품 매니저, 데이터 과학자, 백엔드 개발자 등 다양한 팀과 협력하여 프로젝트 수행

• 경력 4년 이상 (석사의 경우, 경력 2년 이상)
• 컴퓨터 공학, 인공지능, 통계학 또는 관련 분야 학사 이상의 학위
• 머신러닝, 딥러닝 및 통계적 모델링에 대한 이론적 이해 및 모델링 역량
• 머신러닝/딥러닝 프레임워크(TensorRT, PyTorch, Onnx 등) 활용 경험
• Python을 비롯한 프로그래밍 언어에 능숙
• 문제 해결 능력과 분석적 사고 능력
• 원활한 의사소통 능력 및 협업 능력
• 사용 및 검증 툴:

• AI/ML: Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

• AI Acceleration & Optimization (AI 가속화 및 최적화): CUDA, TensorRT, ONNX

• Systems & Embedded (시스템 및 임베디드): C++, Rust, 임베디드 프로그래밍

• Edge Device: Jetson Nano, OKDO, Orin Nano, Raspberry Pi 등

• 협업/관리 도구: GitHub, Slack, Jira 등

• 참고: Gemini, Claude code 등 LLM 도구를 활용한 업무 생산성 극대화를 적극적으로 권장합니다.

※ 이력서나 포트폴리오에 아래 요청사항에 답하실 수 있는 내용을 꼭 작성해주세요.

Q. 머신러닝 모델과 딥러닝 모델 사용 경험을 각각 상세히 기술해주세요.

• 관련 분야 석사 학위
• Edge Device (Jetson Nano, OKDO, Orin Nano, Raspberry Pi 등) 환경에서의 AI 모델 개발 및 최적화 경험
• Gemini, Claude 등 최신 LLM 도구를 활용한 업무 생산성 향상 경험 및 적극적인 태도
• 클라우드 플랫폼(AWS, GCP 등)을 활용한 AI 서비스 개발 및 배포 경험
• 문제 정의 과정 논의, 모델 개발, 배포까지의 모델링 프로젝트 참여 경험
• 대규모 데이터 처리 경험
• 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP), 강화학습 등 특정 AI 분야 전문성
• 오픈소스 프로젝트 참여 또는 관련 커뮤니티 활동 경험
• 모바일 또는 웹 기반의 서비스/앱 개발 경험
• 주요 AI/ML 학회 논문 게재, 특허 출원, 또는 주요 오픈소스 프로젝트 컨트리뷰터 경험
• 최근 3년 내 하기 학회 논문 제출 경력 보유시 연봉 15% 추가(단, 2저자까지 한정)
• 최종 합격 후 1개월 이내 입사 가능자

※ 급여 수준은 경력과 역량에 따라 협의 가능하며, 이를 위해 전 직장의 근로소득원천징수영수증 및 최근 6개월 급여명세서 등의 증빙 서류를 요청드릴 수 있습니다.

※ 성과급 별도 (협의) + 사인업 보너스 (1회)

1차 서류 → 2차 대면 면접 (실무진) → 3차 대면 면접 (임원진) → 최종 합격