AI Engineer(시니어)

요구사항 분석 및 AI 설계

정형화되지 않은 고객 요구사항을 분석해 필요한 데이터, 모델, 구현 방식을 직접 정합니다.

특정 Framework나 Model을 미리 정해두지 않고 문제와 데이터 특성에 맞는 기술을 선택합니다.

프로젝트별 AI 모델 개발

프로젝트에 따라 Computer Vision(Detection, Classification, Segmentation), OCR·Document AI, NLP·LLM, RAG, Multimodal AI 중 필요한 영역을 맡아 개발합니다.

상용 LLM과 Open Source Model을 함께 검토하여 적용합니다.

모델 학습 및 성능 개선

Dataset 구성, 데이터 전처리, 학습, Fine-tuning, 평가를 수행합니다.

정확도뿐 아니라 추론 속도와 안정성, 실제 사용 환경까지 고려하여 개선합니다.

서비스 연동 및 배포

개발한 모델을 FastAPI 등 API 형태로 구성해 Backend 및 고객 시스템에 연동하고, Docker 기반으로 AWS·GCP 환경에 배포합니다.

운영 및 기존 시스템 개선

운영 중 발생하는 모델 성능, 데이터, 서비스 이슈를 분석해 개선합니다.

기존에 개발된 AI Model과 Code를 파악하여 기능을 확장하거나 구조를 개선합니다.

• AI · Machine Learning · Deep Learning 분야 개발 경력 10년 이상

• 커리어의 핵심 전문 영역이 AI 개발이신 분

• Python 기반 AI 개발에 높은 전문성과 실무 경험을 보유하신 분

• PyTorch, TensorFlow 등 Deep Learning Framework를 활용한 모델 개발 경험이 있으신 분

• 하나의 분야에 국한되지 않고 복수의 AI 기술 영역에서 실제 프로젝트를 수행한 경험이 있으신 분

• Dataset 구성, 데이터 전처리, 모델 학습, Fine-tuning, 평가 및 성능 개선을 직접 수행한 경험이 있으신 분

• AI 모델을 단순 PoC가 아닌 실제 프로젝트 또는 서비스 환경에 적용한 경험이 있으신 분

• 프로젝트 목적과 데이터 특성을 분석하여 적절한 모델과 기술을 선택할 수 있으신 분

• 모델 성능 및 AI 기술 문제의 원인을 분석하고 독립적으로 해결할 수 있으신 분

• 새로운 AI 기술 및 Model을 빠르게 이해하고 실제 프로젝트에 적용할 수 있으신 분

• 구체적인 개발 방법이 정해져 있지 않은 상황에서도 요구사항을 분석하여 구현 방향을 설정할 수 있으신 분

• Computer Vision 기반 객체 탐지, 분류, Segmentation, 영상 분석 프로젝트 경험

• YOLO, Detectron2, MMDetection 등 Vision AI Model 활용 경험

• NLP 또는 자연어 처리 기반 프로젝트 경험

• LLM을 활용한 실제 AI Application 개발 경험

• Open Source LLM Fine-tuning 또는 활용 경험

• OCR 및 Document AI 기반 문서 · 도면 분석 프로젝트 경험

• RAG, Embedding, Vector DB 기반 AI Application 개발 경험

• AI Agent 개발 또는 적용 경험

• Vision AI와 LLM을 결합한 Multimodal AI 프로젝트 경험

• 대규모 Dataset 구축 및 Data Pipeline 개발 경험

• AI Model 경량화 및 추론 성능 최적화 경험

• ONNX, TensorRT 등 AI Model 최적화 경험

• AWS, GCP 등 Cloud 환경에서 AI 서비스를 배포 · 운영한 경험

• Docker, Kubernetes 기반 AI 서비스 운영 경험

• 대기업 또는 공공기관 대상 AI 프로젝트 수행 경험