AI 개발 엔지니어
정부 및 기업 컨설팅 회사인 Vidoori에서 머신러닝 및 생성형 AI 애플리케이션을 개발합니다. 모델, API, 데이터를 통합하고 책임 있는 AI 관행을 적용합니다.
설명
- 설계, 개발, 테스트를 통해 AI 애플리케이션, 기능, 서비스, 통합 요소를 만들고 유지합니다.
- 비즈니스 요구를 기술 설계와 실용적인 AI 솔루션으로 전환합니다.
- 애플리케이션에 머신러닝과 생성형 AI 기능을 구축합니다.
- AI 개발에 필요한 데이터를 준비하고 처리합니다.
- API, 서비스, 애플리케이션 구성 요소를 개발하고 유지합니다.
- AI 모델과 애플리케이션의 정확성, 신뢰성, 성능, 사용성 및 요구사항 적합성을 평가합니다.
- 테스트를 작성하고 실행하며, 결함을 수정하고 품질, 보안, 유지보수성을 강화합니다.
- 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자, 제품 팀, 분야별 전문가와 협업합니다.
- 개발, 테스트, 운영 환경 전반에서 솔루션의 배포, 모니터링, 개선을 지원합니다.
- 성능, 품질, 모델 드리프트, 예상치 못한 출력을 추적하고 문제를 조사해 해결합니다.
- 책임 있는 AI, 개인정보 보호, 보안, 데이터 거버넌스 요구사항을 준수합니다.
- 기술 설계, API, 모델 동작, 테스트 방법, 운영 절차를 기록합니다.
- AI 도구, 프레임워크, 실무 관행의 동향을 파악하고 개선안을 제안합니다.
지원 자격
- 소프트웨어 애플리케이션, AI 솔루션, 머신러닝 시스템 또는 관련 기술을 구축한 경험.
- Python, Java, JavaScript, C# 등 AI 개발에 사용되는 프로그래밍 언어를 하나 이상 능숙하게 다룰 수 있는 역량.
- 소프트웨어 개발 원칙, 자료 구조, 알고리즘, 테스트, 디버깅에 관한 지식.
- 머신러닝 모델 개발, 평가, 배포에 사용되는 방법에 대한 이해.
- 데이터 형식, 데이터베이스, API를 다룬 경험.
- 기술 요구사항을 평가하고 실용적이며 유지보수하기 쉬운 솔루션으로 구현하는 능력.
- 소프트웨어 테스트, 버전 관리, 협업 개발 방식에 관한 지식.
- 개인정보 보호, 공정성, 투명성, 신뢰성 등 책임 있는 AI 관련 문제에 대한 이해.
- 생성형 AI 애플리케이션, LLM, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, 프롬프트 엔지니어링, RAG, 임베딩, 벡터 데이터베이스, 클라우드 플랫폼, 컨테이너화, CI/CD, MLOps, 데이터 보호, 정보 보안, AI 거버넌스, 애자일 또는 관련 학위, 전문 교육, 자격증 경험이 있으면 우대합니다.
