[전문연구요원] Machine Learning Engineer

마키나락스
💰 취업축하금 50만원

포지션 상세 정보

기술스택
scikit-learnscikit-learn
MachineLearningMachineLearning
DeepLearningDeepLearning
TensorFlowTensorFlow
PythonPython
PyTorchPyTorch
PandasPandas
주요업무
• 제조, 에너지 분야의 효율 향상 및 최적화 문제에 대해 해결책을 제시합니다.
- 문제 해결을 위한 전략을 세우고, 수행을 위한 계획을 세웁니다.
- 다양한 아이디어를 검증하기 위한 실험을 설계, 수행하며, 결과를 분석하여 구체적인 방법론을 도출합니다.
- 기존의 방법론들과 새로운 방법론을 정량적으로, 다각도로 비교하고 최적의 해결 전략을 세웁니다.

• 결과물을 자산화 합니다.
- 문제 해결 과정을 구조적인 문서로 체계적으로 정리하고 공유합니다.
- 문제 해결 자체에 집중할 수 있도록, 결과를 라이브러리화 하고 가능한 부분은 최대한 자동화 합니다.
- 세미나, 특허, 논문, 오픈소스 기여 활동 등을 통해 성과를 공유합니다.

• 제품 및 서비스를 개발합니다.
- 데이터 수집부터 최종 결과물 생성까지 전 과정에 대한 파이프 라인을 구축합니다.
- 변화하는 환경에서도 꾸준히 성능을 유지할 수 있도록 모델 업데이트 방법론을 개발합니다.
- 서비스 중 발생할 수 있는 위험 및 예외 상황에 대응할 수 있는 로직을 디자인하고 구현합니다.
자격요건
• 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
- 본인이 구현한 코드에 대한 분석 능력을 갖추신 분

• 기계학습, 데이터 분석 파이썬 패키지에 익숙하시고 사용하는 기술의 원리를 이해하고 계신 분
- 주요 파이썬 패키지 활용이 익숙하신 분(pytorch, tensorflow, pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn 등)
- 기계학습, 딥러닝, 확률 및 통계의 개념을 잘 이해하고, 실제로 문제에 적용할 수 있는 지식을 갖추신 분

• 리눅스 환경에 대한 개념을 이해하고 있는 분
- 자신의 의견을 논리적으로 표현하고, 팀원들과 토론하며 합리적인 결론을 도출할 수 있는 분
- 새로운 지식, 도구, 기술을 두려워하지 않고 빨리 익힐 수 있는 분
우대사항
• Kaggle 등의 데이터 경진대회 수상 경력이 있으신 분
• MLOps에 대한 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

포지션 경력/학력/마감일/근무지역 정보

경력
신입
학력
무관
마감일
2022-03-23
근무지역
  • 서울 서초구 강남대로 343, 12층
    지도보기

기업/서비스 소개

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마키나락스_[전문연구요원] Machine Learning Engineer
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마키나락스의 기술은 이상 탐지(Anomaly Detection)와 제어 및 최적화(Control & Optimization), 예측 분석(Predictive Analytics)의 세 가지 영역에 특화되어 있으며 자동차, 에너지, 반도체 등의 산업 현장에서 다양하게 적용되고 있습니다.