ㆍ희귀예측모델 개발 및 고도화 

  - XGBoost, Random Forest, 트리 기반 회귀 모델을 활용한 시세/가격 등 예측 모델 설계·개발·튜닝

ㆍ서비스 지표관리 및 모델성능 모니터링

  - MLflow, CloudWatch, GA4 등을 활용한 실험 관리, 성능 지표 트래킹 및 대시보드 운영

ㆍ데이터 수집·정제 파이프라인 설계 및 관리

 - AWS Lambda, S3, RDS, BigQuery 등 활용 데이터 수집·적재·전처리 파이프라인 설계 및 유지보수

ㆍ금융사·제휴사 대상 데이터 분석 및 제공을 위한 데이터셋 정의·추출

ㆍ신규 AI 서비스 기획 및 PoC 수행

ㆍOBD 진단, 엔진음 분석, 3D 모델링 등 아이디어 데이터 탐색, 프로토타입 모델 개발 및 검증

ㆍ내부 개발·기획 조직과 협업하여 문제 정의, 요구사항 정리 및 일정 관리

**이력서 및 자기소개서(자유 형식), 포트폴리오 제출 필수

**포트폴리오 제출시 타회사정보 등 민감정보를 사전 제외 후 제출

ㆍ머신러닝 관련 실무 경력 3년 내외

ㆍPython 활용 데이터 처리 및 ML 모델 개발 경험

ㆍ회귀 또는 분류 모델을 실제 서비스/프로덕트 적용 경험

ㆍML 모델 학습, 실험 관리, 배포 후 성능 모니터링까지 전주기 경험

(MLflow 또는 유사 도구 활용 경험 포함)

ㆍSQL 및 RDBMS를 활용한 데이터 추출·가공 능력 

ㆍAWS(Lambda, RDS, S3 등)를 활용한 ML 모델 학습, 배포, 모니터링 경험

ㆍ모델 학습을 위한 기본 수준 ETL, 데이터 파이프라인 설계/운영 경험

ㆍ문제 정의와 해결에 주도적 참여 가능한 분

ㆍ기획 및 비개발 조직과의 협업을 위한 원활한 유연한 커뮤니케이션 역량 보유자

ㆍ머신러닝 기반 서비스 또는 데이터 분석 프로젝트 경험자

ㆍ모빌리티·플랫폼·O2O 서비스 개발 경험자

ㆍ스타트업 또는 빠르게 성장하는 조직에서의 개발 경험

ㆍ클라우드 기반 대규모 트래픽 서비스 운영 경험

ㆍ기타정부과제 수행/관리 경험 보유자

서류전형 → 1차면접 → 2차면접 → 레퍼런스체크 → 처우협의 → 최종합격

• 레퍼런스 체크에 동의하지 않으시는 분들께서는 지원을 삼가 바랍니다.
• 채용과정에서 면접 전형이 추가될 수 있습니다.