[담당업무]

○ 다양한 도메인을 아우르는 AI 애플리케이션 설계, 개발 및 배포

○ AI 기능을 활용한 확장 가능하고 효율적인 소프트웨어 시스템 설계

○ AI 기능을 서비스하는 API 개발 및 유지보수

○ AI 모델 학습, 평가 및 배포를 위한 데이터 파이프라인과 MLOps 체계 구성

○ 데이터 과학자, 제품 관리자, UX 디자이너와 협력하여 직관적인 AI 기반 기능 개발

○ 테스트, 코드 리뷰 및 모범 사례 준수를 통한 코드 품질 보장

[자격요건]

○ 컴퓨터 과학/공학, AI 또는 관련 분야의 학사 또는 석사 학위 (또는 동등한 수준의 경력)

○ 3년 이상의 연구 또는 개발 경력

○ 뛰어난 프로그래밍 능력, 특히 Python이 주력으로 사용된 프로젝트의 상용 서비스 경험

○ Transformer, Diffusion 모델과 같은 주요 생성형 AI 기반 모델에 대한 전반적인 이해

○ 기계학습, 강화학습 및 미세조정에 대한 이론적 이해와 실무 지식

○ 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP 등)의 PaaS 기반 혹은 serverless 애플리케이션 개발 및 배포 경험

○ 데이터 구조, 알고리즘 및 소프트웨어 디자인 패턴에 대한 지식 

○ 버전관리, CI/CD, IaC 등 소프트웨어 개발 및 운영 모범사례에 대한 지식

○ 효과적인 협업과 지식 공유를 위한 탁월한 의사소통 능력

[우대사항]

○ AI 모델 또는 AI 서비스에 연동된 제품/서비스 개발 경험

○ 엔터프라이즈 통합 패턴 및 메시징 프로토콜에 대한 기술적 이해와 서버 간 기능 통합의 능숙함

○ 단일 목적을 위한 실시간 또는 배치 처리를 위해 다중 서비스를 유기적으로 통합한 경험

○ 주요 클라우드 서비스(AWS, Azure, GCP 등)를 활용한 AI 애플레케이션 구축 경험

○ Production workload 배포를 위한 IaC(Infrastructure as Code) 작성 경험

○ ML/DL 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)를 활용한 모델 개발, 학습, 평가, 조정 및 배치 경험

○ Foundation 모델(LLM, Diffusion, Contrastive Learning Models 등)의 전이 학습 및 미세조정 경험

○ AI 모델 서빙 frameworks (TensorFlow Serving, TorchServe, ONNX Runtime 등)을 이용한 model deploy/serving 경험

○ 관계형 및 비관계형 데이터베이스 시스템에 대한 이해 및 데이터 모델링 능력

○ 대규모 데이터셋 및 다양한 데이터 소스 처리 능력

○ 빅데이터 처리 프레임워크 (Apache Beam, Spark 및 그 확장 등) 활용 능력

○ 대화형 AI 애플리케이션 개발을 위한 프론트엔드 기술 경험

○ 오픈소스 AI 프로젝트 기여 또는 주요 저널 또는 컨퍼런스에 연구 논문 발표