우리 회사를 한 줄로 표현해주세요 [CORNERSTONE] ML Engineer(4년이상) 코너스톤은 AX 솔루션과 미래 산업을 이끄는 피지컬 AI, AR 기술, 그리고 이를 뒷받침하는 클라우드 기술을 아우르는 독보적인 기술 경쟁력을 바탕으로, 일상생활부터 기업 환경, 그리고 미래 로보틱스 연구까지 인간의 삶 전반을 혁신하는 `AI 기반 공간 컴퓨팅 에코 시스템`을 개척하고 있습니다. 모집부문 및 자격요건 모집부문 담당업무 자격요건 인원 ML Engineer 모델 자체의 연구에만 머무르지 않고 ML/DL·LLM·RAG 기술을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하고 Production 환경에서 동작하는 AI 기능을 개발·고도화하는 역할 입니다. [담당업무] ㆍ 다양한 내·외부 데이터를 활용한 데이터 분석 및 ML/DL 모델 개발 ㆍ 머신러닝·딥러닝 기반 예측·추천·분류·탐지 등 AI 기능 개발 ㆍ LLM(Claude, LLaMA, Mistral, Gemma 등)을 활용한 AI 서비스 기획 및 모델 기반 기능 개발 ㆍ Open LLM Fine-tuning 및 모델 최적화를 통한 도메인 특화 AI 모델 개발 ㆍ RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 검색·질의응답·분석 시스템 구축 및 고도화 ㆍ Embedding, Vector Search, Re-ranking 등을 활용한 Retrieval Pipeline 설계 및 최적화 ㆍ Prompt Engineering 및 Context Engineering을 통한 LLM 품질 개선 ㆍ AI 모델 및 LLM 기능의 정확도·품질·Latency·비용 평가 및 개선 ㆍ REST API 또는 Web Application을 통한 AI 모델 Prototype 및 서비스 배포 ㆍ AI 기능에 필요한 데이터 전처리 및 분석 자동화 ㆍ 제품·서비스 개선을 위한 데이터 기반 분석 및 기술적 Insight 제공 ㆍ Software Engineer, AI Engineer(ML/DE)와 협업하여 AI 모델을 실제 Production 서비스에 적용 [담당업무] ㆍ Language: Python ㆍ Data/ML: Pandas, NumPy, Scikit-learn ㆍ Deep Learning: PyTorch 또는 TensorFlow ㆍ LLM: OpenAI API, Hugging Face Transformers, Open LLM ㆍ RAG: Embedding, Vector Search, Retrieval, Re-ranking ㆍ Serving: REST API, Model Serving ㆍ Infrastructure: Linux, Docker ㆍ Engineering: Git, Experiment Management ㆍ Evaluation: ML/LLM 성능평가 및 Benchmark [자격요건] ㆍPython 기반 Data Science 또는 Machine Learning 실무 경력 3년 이상 ㆍ Scikit-learn, Pandas, NumPy 등을 활용한 데이터 분석 및 모델링 경험 ㆍ PyTorch 또는 TensorFlow를 활용한 ML/DL 모델 개발 경험 ㆍ ML 모델의 학습·평가·검증 및 성능 개선 경험 ㆍ OpenAI API, Hugging Face Transformers 등 LLM 생태계에 대한 이해 ㆍ 상용 또는 Open LLM을 활용한 Prompt Engineering 경험 ㆍ REST API 등을 활용하여 모델 또는 AI 기능을 서비스와 연계한 경험 ㆍ 통계 분석 및 실험 설계에 대한 기본적인 이해 ㆍ 모델의 성능을 객관적인 지표를 통해 분석하고 개선할 수 있는 역량 ㆍ Software/AI Engineer(ML/DE) 등 다양한 직군과 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량 [우대사항] ㆍ LLM 기반 챗봇·검색·요약·분류·보고서 생성 등 AI 서비스 구축 경험 ㆍ LangChain/LangGraph, LlamaIndex 등 LLM Application Framework 활용 경험 ㆍ Elasticsearch/OpenSearch, Weaviate, Chroma 등 검색엔진 및 Vector Database 활용 경험 ㆍ GraphRAG, Hybrid Search, Re-ranking, Multi-step/2-step RAG 등 RAG 고도화 경험 ㆍ Open LLM Fine-tuning 또는 도메인 특화 모델 개발 경험 ㆍ PEFT, LoRA, QLoRA 등을 활용한 효율적인 모델 Fine-tuning 경험 ㆍ Ollama, vLLM 등을 활용한 Local LLM Hosting 및 Model Serving 경험 ㆍ DDP, FSDP 등 분산학습 환경을 활용한 모델 학습 경험 ㆍ MLflow 등 MLOps 환경에서 모델 실험·버전·배포를 관리한 경험 ㆍ Docker, Kubernetes 기반 AI 서비스 구축·운영 경험 ㆍ AWS 등 Cloud 환경에서 AI/ML 서비스를 구축·운영한 경험 ㆍ YOLO 등 Vision Model 개발 및 실제 서비스 적용 경험 ㆍ 다양한 Benchmark와 성능지표를 활용하여 모델을 평가하고 개선한 경험 ㆍ L LM Evaluation 및 Hallucination·Groundedness·Retrieval Quality 등 생성형 AI 품질 평가 경험 ㆍ AI 모델의 Latency, GPU 자원 및 API 사용량 등 추론 성능·비용 최적화 경험 ㆍ AI 모델의 설명가능성, 편향, 개인정보 및 윤리적 활용에 대한 고민과 경험 ㆍ 새로운 AI 기술에 대한 PoC를 수행하고 실제 서비스 적용 가능성을 검증한 경험 0 명 근무조건 고용형태: 정규직(수습기간6개월) 급여조건: 회사내규 전형단계 및 제출서류 전형단계: 서류전형 1차면접(실무) 인적성검사 2차면접(임원) 처우협의 최종함격 추가 제출서류 이력서, 자기소개서 포트폴리오 접수방법 접수방법: 인크루트 접수 접수양식: 인크루트 이력서 기타 유의사항 입사지원서 및 제출서류에 허위사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다. 00
IT개발·데이터>AI·빅데이터>AI|IT개발·데이터>응용개발자>머신러닝(ML)
