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전문가 | 국내 대형 SI 기업 AI Engineer 초빙 안내| 기본정보 | |||
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| 포지션명 | 국내 대형 SI 기업 AI Engineer 초빙 안내 | ||
| 회사 | 전문가 | 직급 | ~ |
| 외국어 | 연령/성별 | 무관 | |
| 진행절차 | 서류전형 -> 1차면접 -> 2차면접 | 마감일 | 채용시 |
| 상세정보 |
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국내 대형 SI 기업에서 아래와 같이 AI Engineer를 모시고 있습니다.
1. 직무명: AI Engineer 2. 직무 내용 1) AI모델개발 및 최적화: 데이터 준비, 모델 훈련 및 개발한 모델이 실제 서비스에 쓰이도록 알고리즘 최적화(예시 : 모델 경량화, API화, 컨테이너화 등을 통해 대용량 트래픽에서도 안정적 동작검증. CI/CD 파이프라인을 구축해 모델의 지속적인 업데이트와 모니터링) 2) AI 시스템 개발 - 모델을 둘러싼 데이터 파이프라인과 백엔드 시스템을 구축 - 실시간 데이터 수집, 전처리, 피처 엔지니어링부터 결과를 활용한 비즈니스 로직까지 엔드투엔드 파이프라인을 개발 - 클라우드나 온프레미스 인프라 상에서 AI 플랫폼을 활용하여 서비스화 3) 성능 최적화 및 운영: 시스템 상에서 응답 속도 최적화, 메모리/CPU 효율 개선 등을 수행 3. 자격요건 1) 컴퓨터공학/전기전자/ AI유관 전공 학사/석사 이상 학위 2) 학사 출신 경력 4년 이상, 석사 출신 경력 2년 이상(박사 학위자는 경력 무관) 3) 프로그래밍/소프트웨어 공학: Python, Java, C++ 등 언어에 숙달, 대규모 소프트웨어 개발 경험. 효율적인 자료구조/알고리즘 구현 능력과 함께, 형상관리(Git) 및 테스트/배포 자동화에 대한 지식을 보유하신 분 4) ML/DL 프레임워크 활용: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 같은 머신러닝 라이브러리 사용 경험이 필수. 모델 개발 뿐만 아니라, ONNX와 같은 포맷 변환이나 NVIDIA TensorRT 등의 최적화 툴 활용 역량을 보유하신 분 5) 데이터 엔지니어링 : 데이터베이스(SQL/NoSQL) 지식과 대용량 데이터 처리 능력: 분산처리 플랫폼(Hadoop, Spark 등) 경험, 클라우드 및 MLOps: 클라우드 환경(AWS, GCP, Azure 등)에 익숙하고 도커(Docker), 쿠버네티스(Kubernetes) 기반 컨테이너 오케스트레이션 경험 Kubeflow 등의 MLOps 도구로 머신러닝 파이프라인 관리 경험이 있으신 분 6) 수학/통계 이해 - 기본적인 통계 지식과 모델의 수학적 원리에 대한 이해 필요 - 모델 동작을 파악하고 오류 원인을 진단이 가능한 분 4. 우대 사항 1) Foundation model(LLM, LAM, MLLM) 분야 박사 학위 소지 또는 그에 준하는 연구 경력 보유 2) 생성 AI 모델 학습, 모델 경량화, 추론 가속화/최적화 기술을 경험하신 분 3) Agentic AI, RAG(A-RAG포함), IR(Information Retrieval), PE(Prompt Engineering)등 생성 AI 기술 및 어플리케이션 개발 경험자로 AI 상용 솔루션 개발 경험 2년 이상 또는 AI 분야 총 경력이 5년 이상이신 분 |
| 담당컨설턴트 정보 | |||
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| 이름 | 제현민상무 | 이메일 | harry@nmsconsulting.co.kr |
| 전화 | 휴대폰 | 010-2825-1213 |


