포지션 상세 정보
- 기술스택
scikit-learnAI/인공지능MachineLearningDeepLearningPython
- 주요업무
### AI 기반 데이터 분석을 통한 작황 예측 기술 개발 1. 타겟 작물의 특성 연구 a. 작황을 예측할 작물의 생육 feature 등 특성 조사 및 연구 2. 작황, 기상 데이터, 위성 데이터 관련 연구 a. 상기 데이터 분석 및 정제 b. 정제된 데이터들의 feature selection 및 extraction 연구 3. ML 기반 작황 예측 기술 개발 a. 선택된 feature들로 작황 예측에 필요한 기술 연구 b. Ensemble 방법론 연구
- 자격요건
• Python 사용에 능숙하신 분 • scikit-learn, PyCaret, seaborn 등 데이터 분석 및 ML 에 필요한 라이브러리를 잘 다루시는 분 • 다른 팀원들과의 원활한 소통과 협업을 중요시하며, 개인보다도 팀의 효율을 우선시 하시는 분
- 우대사항
• 데이터 분석, ML, DL을 실제 프로덕트화한 경험이 있으신 분 • 농업, 지구과학, 컴퓨터공학 등 유관 분야에 도메인 지식이 있으신 분 (관련 전공자 우대) • 영어 논문을 능숙하게 읽고 적용하실 수 있는 분
- 복지 및 혜택
• 유연근무제
- 채용절차 및 기타 지원 유의사항
1단계) 서류 전형 2단계) 과제 전형 - 서류 전형 합격자를 대상으로 지원하신 분야에 맞는 과제를 이메일로 전달 드립니다. - 한 주 동안 과제를 해결하여 보내주시면 됩니다. 3단계) 컬쳐핏 인터뷰 - 과제 전형 합격자를 대상으로 대면 또는 온라인으로 인터뷰를 진행합니다. 4단계) 최종 합류 여부 결정 - 여기까지 합격하신 분들은, 아래의 근무조건에 따라 정식으로 바르카에 합류하시게 됩니다!
기업/서비스 소개
기업상세 정보로 이동
사람의 식성이 단시간에 변하지 않기 때문에, 농산물은 수요보다는 공급 위주의 시장입니다. 그렇지만 농산물의 공급, 특히 생산량은 재배면적과 작황 등을 예측하기 어렵고 변화무쌍합니다. 그래서 어떤 해에는 농산물의 공급량이 부족하여 가격이 치솟는 농산물 파동이 일어나고, 또 어떤 해에는 농산물의 공급량이 초과되어 농민들이 밭을 갈아엎는 일이 종종 발생합니다. 이렇듯 농산물의 미래 가격을 알기 어렵기 때문에, 농민들은 수확 몇 달 전 선도 거래로 산지유통인(밭떼기 상인)이라 불리는 중간 상인들에게 농산물을 밭 단위로 넘기면서 리스크를 헤지합니다. 산지유통인은 농산물에 대해 롱 포지션을 취하게 되며, 농산물 가격이 선도 거래 비용보다 올라갈 경우 이득을 얻습니다. 대신 농산물의 가격이 내려갈 경우 손해를 봅니다. 기존의 밭떼기 상인들은 경험과 감, 그리고 육안에 의존한 직관적인 판단으로 직감 기반의 선도 거래를 하고 있습니다. 바르카 선도 거래 팀은 철저한 데이터 기반의 의사결정으로 농산물 선도 거래를 혁신하고 있습니다. 기존 밭떼기 상인이 하이 리스크-하이 리턴의 선도 거래를 수행하고 있다면, 저희는 로우 리스크-하이 리턴의 선도 거래를 수행하고 있습니다. 해당 과정의 프로덕트화에서 데이터 사이언티스트 업무를 담당하실 분을 모십니다!