[CORNERSTONE] ML Engineer(3년이상)

우리 회사를 한 줄로 표현해주세요 [CORNERSTONE] ML Engineer(3년이상) 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 시스템을 개척하고 있습니다. 모집부문 및 자격요건 모집부문 담당업무 자격요건 인원 ML Engineer CORNERSTONE AX Innovation 채용 CORNERSTONE AX Innovation은 Software Engineering, Data Engineering, AI/ML을 연결하여 데이터와 AI를 실제 서비스로 만드는 Engineering 조직 입니다. 특정 기술 하나에만 머무르기보다 각자의 전문성을 기반으로 서로 다른 Engineering 영역과 협업하며, 실제 고객과 사용자가 사용하는 서비스를 설계하고 개발합니다. 채용공고에 소개된 모든 기술에 대한 경험을 요구하지 않습니다. 각 포지션의 핵심 영역에서 충분한 전문성을 가지고 있으면서 새로운 기술과 영역으로 경험을 확장하고 싶은 분 을 찾습니다. [CORNERSTONE] AI Engineer(ML) 포지션 소개 CORNERSTONE의 데이터와 AI 기술을 실제 서비스로 연결할 AI Engineer(ML) 를 찾습니다. 모델 연구 자체에만 머무르기보다 데이터 분석과 기초적인 통계 지식을 바탕으로 ML/DL·LLM·RAG 기술을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하고 Production 환경에서 동작하는 AI 기능을 개발·고도화하는 역할 입니다. 새로운 모델을 만드는 것만큼 데이터와 모델의 결과를 객관적으로 분석하고, 적절한 모델과 기술을 선택·평가하여 실제 서비스에 적용하는 능력 을 중요하게 생각합니다. 이런 일을 합니다 • 데이터를 탐색·분석하고 통계적 특성과 패턴을 파악하여 AI/ML 문제를 정의 합니다. • 다양한 데이터를 활용하여 ML/DL 기반 예측·추천·분류·탐지 등의 AI 기능을 개발 합니다. • LLM을 활용한 검색·질의응답·요약·분석 등 AI 기반 서비스 기능을 개발 합니다. • RAG 기반 Retrieval Pipeline을 설계하고 Embedding, Vector Search, Re-ranking 등을 활용하여 품질을 개선합니다. • Prompt Engineering 및 Context Engineering을 통해 LLM 품질을 개선 합니다. • 필요에 따라 Open LLM Fine-tuning 및 모델 최적화를 수행합니다. • 모델과 LLM 기능의 정확도·품질·Latency·비용을 평가하고 개선 합니다. • Software/Data Engineer와 협업하여 AI 모델과 기능을 실제 Production 서비스에 적용 합니다. ✅ 이런 분을 찾습니다 • Python 기반 Data Science 또는 Machine Learning 실무 경력 3년 이상 이신 분 • Pandas, NumPy, Scikit-learn 등을 활용한 데이터 분석 및 모델링 경험 이 있으신 분 • 평균·분산·분포·상관관계·확률 등 기초적인 통계 개념을 이해하고 데이터 분석에 활용할 수 있으신 분 • 표본과 모집단, 가설검정, 신뢰구간 등 기초적인 통계적 추론에 대한 이해 가 있으신 분 • PyTorch 또는 TensorFlow를 활용한 ML/DL 모델 개발 경험이 있으신 분 • 모델을 학습·평가하고 객관적인 지표를 기반으로 결과를 해석하고 성능을 개선한 경험 이 있으신 분 • LLM 생태계 및 Prompt Engineering에 대한 기본적인 이해와 활용 경험이 있으신 분 • API 등을 활용하여 모델 또는 AI 기능을 서비스와 연결한 경험 이 있으신 분 • Software/Data Engineer와 협업하여 AI 기능을 구현할 수 있으신 분 이런 경험이 있다면 더 좋습니다 아래 경험을 모두 요구하지 않습니다. • 실제 데이터를 기반으로 통계 분석, 가설검정 또는 실험 결과를 해석한 경험 • A/B Test 또는 실험 설계 및 결과 분석 경험 • LLM 기반 검색·챗봇·요약·분류·보고서 생성 등 AI 서비스 구축 경험 • LangChain/LangGraph, LlamaIndex 등 LLM Application Framework 활용 경험 • Elasticsearch/OpenSearch 또는 Vector Database 활용 경험 • Hybrid Search, Re-ranking, GraphRAG 등 RAG 고도화 경험 • PEFT, LoRA, QLoRA 등 Open LLM Fine-tuning 경험 • Ollama, vLLM 등 Local LLM Hosting 또는 Model Serving 경험 • MLflow 등 MLOps 환경 활용 경험 • AI 모델의 Latency, GPU 자원 및 API 사용량 등 추론 성능·비용 최적화 경험 함께 다루게 될 기술 Data / Statistics Descriptive Statistics · Probability · Distribution · Correlation · Hypothesis Testing · Confidence Interval Language / ML Python · Pandas · NumPy · Scikit-learn · PyTorch/TensorFlow Generative AI LLM · Hugging Face · Prompt Engineering · Context Engineering RAG / Search Embedding · Vector Search · Retrieval · Re-ranking Serving / MLOps REST API · Model Serving · MLflow · vLLM Infrastructure AWS · Linux · Docker · Kubernetes 통계학 전공자나 고급 통계 모델링 전문가를 요구하는 포지션은 아닙니다. 다만 기초적인 통계 개념을 이해하고 데이터를 객관적으로 분석하며, 모델의 성능과 실험 결과를 올바르게 해석할 수 있는 역량 을 중요하게 봅니다. ML/DL, LLM, RAG, Fine-tuning, MLOps를 모두 깊게 경험한 분만을 찾는 것이 아닙니다. 자신의 ML/AI 역량을 기반으로 실제 문제를 정의하고 모델을 개발·평가하여 서비스에 적용할 수 있는 분 을 찾습니다. 우리가 공통적으로 중요하게 생각하는 것 AX Innovation은 특정 Framework나 Tool의 사용 경험만으로 Engineering 역량을 판단하지 않습니다. 우리는 다음을 중요하게 생각합니다. • 자신이 담당하는 Engineering 영역에서 기본기가 탄탄한 분 • 요구사항을 그대로 구현하기보다 문제를 이해하고 적절한 해결 방법을 고민하는 분 • 새로운 기술을 무조건 도입하기보다 필요성과 Trade-off를 판단할 수 있는 분 • 자신이 작성한 시스템을 개발하는 것에서 끝나지 않고 운영·성능·품질까지 고민하는 분 • 다른 분야의 Engineer와 적극적으로 소통하고 전체 시스템 관점에서 문제를 바라보려는 분 • AI를 단순한 관심 기술이 아니라 실제 Engineering 생산성과 서비스 가치 향상에 활용하려는 분 모든 것을 이미 경험한 분보다, 자신의 전문성을 기반으로 Software·Data·AI 영역을 함께 확장해 나갈 수 있는 Engineer 와 함께하고 싶습니다. 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

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