Machine Learning Engineer (조합최적화)

마키나락스
💰 취업축하금 50만원

포지션 상세 정보

기술스택
SWSW
MachineLearningMachineLearning
TensorFlowTensorFlow
PyTorchPyTorch
PandasPandas
주요업무
ML Solution의 OLP파트는 21년 4월부터 수백대의 로봇이 배치된 조립공정에서 모든 용접점을 시간 내 용접 가능한 로봇 프로그램을 자동으로 생성하는 솔루션을 연구 개발 하고 있는 파트입니다.

조립공정은 많은 로봇들이 진출한 대표적인 장소이지만, 불량한 용접점, 복잡한 장애물, 한정된 작업 시간, 협소한 작업 공간 등 다양한 제약들이 있어 아직 많은 부분이 사람의 개입을 필요로 하고 있습니다. 이런 제약들을 극복하고 로봇 프로그램을 자동 생성하는 것은 분명 도전적인 문제이며, OLP파트는 이를 풀기 위해 Robotics 및 머신러닝의 전문가들과 함께 다양한 방법들을 연구/개발하고 있습니다.

• 공정 내 다양한 요소들의 최적 분배를 찾는 기술을 연구 개발합니다.
• 실제 산업 공정의 문제로부터 Cost를 설계합니다.
• Genetic Algorithm, Particle swarm optimization, 강화학습 등을 활용한 실험을 수행합니다.
• Robotics와 머신러닝을 함께 사용하는 프로젝트를 수행합니다.
• 논문, 특허, 세미나, 오픈소스 활동 등을 통해 연구성과를 공유합니다.
자격요건
• 조합최적화에 대한 지식이 있으신 분
• Software Engineering 관련 지식(자료구조, 알고리즘, OS, DB, 디자인 패턴 등)이 있으신 분
• 문제 풀이, pseudo code 작성 및 실제 구현에 문제가 없으신 분
• 주요 기계학습, 데이터 분석 파이썬 패키지 활용이 가능하신 분 (pytorch, tensorflow, pandas, pymoo 등)
우대사항
• 강화학습에 대한 지식이 있으신 분
• 제어, 최적화 기법을 배포 및 운영한 경험이 있으신 분
• 소프트웨어 배포 경험이 있으신 분
복지 및 혜택
마키나락스는...

#'자율'적인 근무환경을 지향합니다
• 무제한 휴가제도
• 유연한 재택근무
• Core Time(10시~4시)을 제외한 자유로운 출퇴근

#'몰입'할 수 있는 환경을 지원합니다.
• 최신 사양 랩탑 지원 (맥북 프로)
• 최신 사양 모니터 지원 (32인치 4k 모니터)
• 야근시 저녁식사 지원
• 다양한 간식와 음료 구비된 스낵바 제공
• 3년 근속 시 한달살기 지원
• 전문연구요원 복무 만료 시 특별휴가 5일 부여
• 연 1회 종합검진 지원 (30만원 상당)

#'성장'을 지원합니다.
• 업무 관련 도서 구매 지원
• 업무 관련 강의 수강 지원
• 사내 스터디 활동 지원

#’소통의 힘’과 '팀이 가지는 시너지'를 믿습니다.
• 모두 ‘님’ 호칭으로 수평적인 문화
• 매주 1회 팀 티타임 지원
• 1on1 티타임 지원
• 월 1회 랜덤 런치 지원
• 사내 소모임 활동 지원
• 매월 칭찬더하기 진행
채용절차 및 기타 지원 유의사항
[마키나락스 채용 프로세스]
• 서류접수 - 온라인 코딩 테스트 - 기술 인터뷰 - Fit 인터뷰

포지션 경력/학력/마감일/근무지역 정보

경력
경력 2~10년
학력
무관
마감일
2023-02-10
근무지역
  • 서울 서초구 강남대로 343, 12층
    지도보기

기업/서비스 소개

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마키나락스_Machine Learning Engineer (조합최적화)
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#Machine intelligence rocks!
마키나락스는 데이터와 AI를 통해 산업 현장의 문제를 해결하는 스타트업입니다.
우리는 산업을 탈바꿈하는 지능화 솔루션을 통해 사람이 본연의 일에 집중할 수 있는 기술을 만들어갑니다.
머신 인텔리전스를 통한 산업혁명! 그 변화를 함께 만들어나갈 마키나원을 기다립니다!

#함께하게 될 ML Solution팀을 소개합니다 
ML Solution팀은 제조/에너지 산업에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 AI 기술을 개발하고 실적용하여 실질적인 가치를 만드는 팀입니다.

#ML Solution팀은 이렇게 일합니다.
• 고객이 실제 원하는 것이 무엇인지를 고민하여 문제를 정의하고 해결 방향을 찾습니다.
• Cross-functional한 팀을 지향하며, 서로 공유하고 논의하며 개선합니다.
• 안되는 이유 10가지보단 되는 이유 1가지에 집중합니다.
• 반복적인 작업을 자동화하여 업무 효율을 높입니다.
• 가설은 구체적으로, 검증은 과학적으로