Machine Learning Engineer (강화학습)

마키나락스
💰 취업축하금 50만원

포지션 상세 정보

기술스택
MachineLearningMachineLearning
TensorFlowTensorFlow
PythonPython
PyTorchPyTorch
PandasPandas
EDAEDA
주요업무
#ML Solution팀은 이런 일을 합니다.
• 제조, 에너지 분야에서 발생하는 문제에 대해 데이터와 AI 기술을 이용해 체계적인 해결책을 도출하고, 실증을 통해 검증합니다.
• 검증된 기술을 지속적인 개선과 운영이 가능한 형태로 현장에 배포합니다.
• AI 실적용 성공 사례를 지속적으로 만들고, AI 기술 개발, 배포, 운영, 개선 전체 과정을 효율화 할 수 있는 체계를 만들고 개선합니다.

#Machine Learning Engineer (Reinforcement Learning) 가 풀고 있는 주요 제어, 최적화 과제를 소개합니다.
• 차량 공조시스템 제어 최적화
• 칩 설계 자동화
• 다중로봇 테스트 및 모션 플래닝
자격요건
• Reinforcement Learning
    - 강화학습 기술의 원리를 이해하고 계신 분
    - 강화학습 알고리즘들의 특징들을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있는 지식을 갖추신 분
• Software Engineering
    - 자료구조, 알고리즘 등에 대한 기본 지식이 있으신 분
    - 알고리즘의 시간, 공간 복잡도에 대해 잘 이해하고 계신 분
    - 문제 풀이, Pseudo Code 작성 및 실제 구현에 문제가 없으신 분
우대사항
• 강화학습 관련 기업 프로젝트 경험 있으신 분
• 최신 강화학습 연구 동향을 알고 강화학습 논문 작성 경험 있으신 분
• 주요 강화학습 파이썬 패키지에 익숙하신 분 (Gym, Ray.RLLib 등)
• 강화학습을 포함한 제어, 최적화 기법을 배포 및 운영한 경험이 있으신 분
(Model Predictive Control, Simulated Annealing, Genetic Algorithm 등)
• 분산 강화학습 구현 경험 있으신 분 (분산 처리, gRPC, Redis 등)
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

포지션 경력/학력/마감일/근무지역 정보

경력
경력 2~10년
학력
무관
마감일
2023-02-28
근무지역
  • 서울 서초구 강남대로 343, 12층
    지도보기

기업/서비스 소개

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마키나락스_Machine Learning Engineer (강화학습)
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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