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[12월 경력 채용] Machine Learning Engineer
Natural Language Processing
Generative AI
Optimization
Reinforcement Learning
Computer Vision
Python
PyTorch
TensorFlow

22

3년+
학사
정규
2024. 12. 16. - 2024. 12. 29. (D-7)

[12월 경력] Machine Learning Engineer 조직소개 생산, 제조, 사무자동화, 품질, 서비스 영역에서 비젼3D/NLP/최적화기술을 활용하여 업무 생산성과 효율성을 높일 수 있도록 관련 기술을 연구/개발하는 업무를 진행합니다. 직무상세 (3개 직무영역 중 선택) [NLP 모델 연구 및 NLP Application/Service 개발] - 도메인 특화하여 Text 분류, Semantic 검색(Embedding/Reranker), Summary, 기계번역 등의 모델 성능 개선 - 생성형 언어모델/RAG(Retri-augmented generation)/RLHF(Reinforcement learning from human feedback) 관련 기술 개선 및 적용 - 그룹사 내 다양한 서비스 영역에 대해 NLP(Natural Language Processing) 기술 적용 및 개선 [강화학습 모델 연구 및 강화학습 Application/Service 개발] - 모델 설계 및 개발: 현실 문제를 분석하고, 이를 해결할 수 있는 강화학습 모델 설계 및 구현 - 모델 학습 및 튜닝: 좋은 해를 도출할 수 있도록 강화학습 모델의 학습 및 성능 최적화 - 그룹사 내 다양한 서비스 영역에 대해 강화학습 기술 적용 및 개선 [비전 AI 모델 연구 및 비전 Application/Service 개발] - AI 모델 개발: 영상처리/머신러닝 활용해 전사 영역의 이미지 데이터 분석 및 모델링 - 모델 표준화: 분석 방법론을 각 모듈별로 표준화(Framework 및 Library/API 제작)하여 내/외부 개발자와 협업 - 서비스 운영 시 데이터 검수, 수집, 정제 작업 - 학습 용 데이터 확보 및 정제를 위한 전처리 가공, 분석 모델 개발(Pseudo-labeling 등) - 데이터 증강을 위한 이미지 데이터 처리 및 생성 (공통) [ML모델 배포/서비스 구축/모델 운영] - ML-Ops 관점에서 관리 가능한 모듈 설계 및 개발 - ML 모델 서비스를 위한 추론/서빙 인프라 구축 - 서비스 자동화를 위한 CI/CD/CT 파이프라인 개발 - 서비스 ML모델의 성능 평가 및 모니터링 지원 자격 - 국내외 정규대학 학사 또는 학사 이상의 학위를 보유하신 분 - 하기 업무 중 1개 이상에 대한 3년 이상의 경험을 보유 하신 분  · NLP, 생성형 언어모델을 활용한 시스템 개발 및 서비스 적용 경험을 보유하신 분  · 최적화, 강화학습을 활용한 시스템 개발 및 서비스 적용 경험을 보유하신 분  · 컴퓨터 비전 및 머신러닝을 활용한 시스템 개발 및 서비스 적용 경험을 보유하신 분 - 3년 이상의 AI/ML모듈 개발 경력을 보유하신 분 (석/박사 과정 기간 포함) - 1개 이상의 개발 언어(Python 등)를 능숙하게 사용할 수 있고 PyTorch, TensorFlow 등 관련 Library 사용 경험을 보유하신 분 ※ 해외여행 또는 비자 발급 요건에 결격 사유 없는 분, 남자는 병역 필 또는 면제되신 분에 한해 지원 가능합니다. 우대사항 - 이공계열(전산, 컴퓨터, 소프트웨어)을 전공하신 분 - 최신 기술과 논문/알고리즘에 대한 이해 및 구현 역량을 보유하신 분 - 생산/제조등 새로운 데이터들에 대한 AI/ML 모듈 및 시스템 개발 경험을 보유하신 분 - Diffusion/Document AI(Layout detection, table parser 등) 서비스를 개발/운영한 경험이 있으신 분 전형단계 1. 서류전형 2. 역량검사 및 1차면접 3. 평판조회 및 2차면접 ※ 평판조회는 2차면접 전 진행 예정입니다. 4. 처우협의 5. 최종합격 기타 [지원자 유의사항] - [12월 경력] 공고 간 중복 지원은 불가합니다. - 입사지원서의 내용이 사실과 다른 경우 합격이 취소됩니다. - 지원서 접수 마감일에는 과도한 접속으로 인하여 지원서 제출이 원활하지 않을 수 있으니, 미리 제출해주시기 바랍니다. - 전형결과는 합격여부와 관계 없이 홈페이지를 통해 지원자 전원에게 안내됩니다. - 전형 일정은 공고별로 다르게 운영되며, 다음 전형의 상세 일정은 합격자에 한해 개별 안내드립니다. - 당사 채용 운영에 따라 추가적인 검증 절차가 진행될 수 있습니다. [지원자 참고사항] · 취업보호대상자(장애, 보훈 등)는 관계 법령에 의거하여 우대합니다. · 채용 관련 문의는 채용 홈페이지 內 [FAQ] - [자주하는질문] - [1:1 문의하기] 를 이용 바랍니다.

출처: 기아 공식 채용 사이트
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