[강남] AI 엔지니어(3~5년 경력) 구인

주요업무 : 1. AI 모델 파이프라인 피드백 루프 모듈 구축 • 백엔드 플랫폼 내에서 pdf library · Label Studio · prelabel · human label · AI BLINK scoring 단계를 하나의 루프로 연결 2. 학습 파이프라인 구축 • 레이블 산출물이 학습셋으로 이어지고 재학습 결과가 다시 scoring으로 돌아오는 경로 구성 3. CI/CD 회귀 테스트 환경 구축 • 릴리스·모델 갱신 시 회귀 테스트가 CI/CD에서 실행되는 환경 4. OD 모델 브랜드 확장 재학습 • 현 운영 모델 기반 신규 브랜드 마크·로고 검출 범위 확대 • 미학습 인증마크 보강 • 브랜드별 개별 모델이 아닌 단일 모델 유지 4. VLM 파이프라인 연구개발/최적화·평가 • sVLM 연구개발 및 심볼 비교 • 문인 경우 호출 기준과 비용·정확도 조정 5. 성능 측정·기준선 관리 • 브랜드별 검출 성능 측정 • 회귀 기준선 유지 • 게이트 판정 근거 생산 [기술 스택] • 개발언어: Python • 데이터베이스: PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Milvus, Redis • 프레임워크: PyTorch, TensorFlow • 인프라: vLLM, Ollama, TensorRT, k8s, docker [자격 요건] • AI/Deep Learning 모델 개발 및 서빙 경력 3~5년 또는 이에 준하는 역량 • 코어 기술 숙련도: PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크의 깊은 이해 및 활용 능력 • 모델 학습 및 튜닝: 자체 데이터셋 구축을 통한 LLM/SLM 파인튜닝(LoRA, QLoRA 등) 또는 도메인 특화 모델 학습 경험 • AI 서빙 인프라: Triton Inference Server, vLLM, Ollama, TensorRT 등을 활용한 고성능 모델 서빙 인프라 구축 경험 [우대 사항] • 컴퓨터 공학 또는 데이터 사이언스 관련 석사/박사 학위 소지자 • MLOps 파이프라인 (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases) 구축 및 운영 경험자 • 모델 경량화(Quantization, Pruning, Distillation)를 통한 인프라 비용 절감 성공 경험자 • 최신 AI 학회(NeurIPS, ICML, CVPR, ACL 등) 논문/자료들을 빠르게 리서칭하고 코드로 녹여낼 수 있는 분 AI 모델 파이프라인 피드백 루프 모듈 구축 프로젝트 수주완료 상세 내역 추후 나올 예정