머신러닝 엔지니어(하이브리드 근무)
Chooch AI 지능형 카메라 플랫폼을 위한 컴퓨터 비전 모델을 구축하고 배포합니다. 의료, 제조, 소매 분야 고객의 도입을 지원합니다.
설명
- 고객의 동영상 및 이미지 데이터용 컴퓨터 비전 모델을 설계하고 학습시키며 개선합니다.
- 사전 학습된 비전 모델과 기반 비전 모델을 새로운 고객 사용 사례에 맞게 조정하며, 라벨링된 데이터가 제한적인 경우도 포함합니다.
- 데이터 선별과 라벨링부터 증강, 합성 데이터, 데이터셋 버전 관리까지 데이터 파이프라인을 관리합니다.
- 양자화, 가지치기, 지식 증류, ONNX 내보내기, TensorRT 등의 기법으로 프로덕션 및 엣지 디바이스용 모델을 준비합니다.
- mAP, 정밀도와 재현율, 카메라 작동 시간당 오경보 수 등의 지표를 활용하는 평가 도구 모음을 만듭니다.
- 프로덕션 모델을 배포하고 모니터링하며, 드리프트와 장애를 조사하고 필요에 따라 재학습합니다.
- 제품 팀, 솔루션 엔지니어, 고객과 협력해 요구 사항을 측정 가능한 모델 사양으로 구체화합니다.
- 코드를 작성하고 테스트 및 검토하며 공용 머신러닝 도구 개발에 기여합니다.
- 모델 학습 및 테스트 데이터를 수집하고 처리하며 관리하는 일을 지원합니다.
- 머신러닝 모델을 더 넓은 제품 및 시스템과 연결합니다.
- 필요할 경우 고객 현장을 방문해 실제 배포를 위한 현장 테스트를 진행합니다.
- 정성적·정량적 방법으로 모델 성능을 평가한 뒤 정확도와 효율성을 개선합니다.
- 머신러닝 및 컴퓨터 비전 분야의 발전을 추적하고 업무에 적용합니다.
- 컴퓨터 비전 시스템 개발 및 배포 과정의 복잡한 문제를 해결합니다.
지원 자격
- 머신러닝 시스템 구축 분야의 업계 경력 3~5년을 보유하고, 이 중 최소 2년은 컴퓨터 비전에 집중한 경험이 있어야 합니다.
- 컴퓨터 과학, 전기 공학, 수학 또는 관련 분야의 학사나 석사 학위를 보유하거나 이에 준하는 실무 경험이 있어야 합니다.
- Python을 능숙하게 사용하고 PyTorch 또는 TensorFlow로 딥러닝 모델을 학습 및 디버깅한 실무 경험이 있어야 합니다.
- 컴퓨터 비전 모델을 최소 하나 이상 프로덕션에 배포한 경험이 있고, 그 과정의 장단점을 설명할 수 있어야 합니다.
- 탐지, 분할, 분류에 사용되는 CNN 및 트랜스포머 아키텍처를 이해해야 합니다.
- OpenCV와 이미지 또는 동영상 처리 경험이 있어야 하며 스트림 디코딩, 전처리, 데이터 증강을 다룰 수 있어야 합니다.
- ONNX, TensorRT, 양자화 등의 모델 추론 최적화 방법을 알아야 합니다.
- Docker, Git, Linux 사용에 익숙하고 AWS 또는 Azure와 같은 클라우드 환경에서 GPU 학습을 수행할 수 있어야 합니다.
- 손실 함수, 과적합, 클래스 불균형, 평가 지표, 실험 설계 등 머신러닝 기본 개념을 이해해야 합니다.
- 명확한 문서 작성 및 대화 능력이 있어야 하며, 머신러닝 비전문가에게 모델 동작을 설명할 수 있어야 합니다.
복리후생
- 건강 보험 보장.
- 치과 보험 보장.
- 시력 보험 보장.
- 회사에서 3%를 매칭하는 401(k) 플랜.
- 넉넉한 유급 휴가.
- 생명 보험 포함.
