[FDE] Forward Deployed Engineer - Vision(Defect Detction)

👨‍👦‍👦함께하게 될 FDE본부를 소개합니다 !

• FDE본부는 산업에서 발생하는 다양한 문제 해결을 위해 AI 기술을 개발하고 산업현장에 적용하여 실질적인 가치를 만들어 냅니다.
• 실제 현장의 데이터를 이용해 AI 문제를 정의하고 이를 풀어가는 과정을 통해 End-to-end 머신러닝 라이프사이클을 경험합니다.
• 마키나락스에 축적된 문제해결 경험을 자산화, 솔루션화 하는 과정을 함께 합니다.
• 함께하게 될 팀원들이 궁금하다면 ? 🔗 자세히보기

🧑🏻‍💻 이런 일을 함께합니다

• 이미지/비전 데이터를 분석하고 풀어야 할 결함 탐지(Defect Detection) 문제를 정의합니다.
• 딥러닝 기반의 이미지 분류(Classification), 분할(Segmentation), 이상탐지(Anomaly Detection) 모델을 연구개발하여 산업 현장의 문제를 해결합니다.
• 데이터 증강(Data Augmentation) 및 전/후처리 기법을 통해 데이터 불균형 및 노이즈 문제를 해결하여 모델 성능을 극대화합니다.
• 동료들과 더 나은 컴퓨터 비전 기술에 대해 논의하고 연구합니다.
• 개발된 비전 AI 모델의 실제 산업 현장 적용 성공 사례를 늘려나가고, 전체 수행 과정의 효율을 개선할 수 있는 체계를 함께 고민하고 만들어갑니다.

💡이런 분을 찾습니다

• 2년 이상의 컴퓨터 비전 또는 이미지 처리 관련 프로젝트/연구 경험이 있는 분
• 최신 AI 기술 논문을 빠르게 습득하고, 실제 문제에 맞게 적용 및 구현할 수 있는 분
• 적은 데이터 환경(Few-shot Learning) 또는 데이터 불균형 상황에서 이상탐지(Anomaly Detection) 기법 등을 적용하여 문제를 해결해 본 경험이 있는 분
• 이미지 분류(Image Classification) 모델 개발 및 성능 개선 경험이 풍부한 분
• Python을 활용한 프로그래밍과 PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 사용에 능숙한 분
• 탁월한 문제 해결 능력과 주도적인 업무 태도를 갖춘 분

📣이런 분이면 더 좋습니다.

• 제조, 부품, 철강 등 실제 산업 도메인의 이미지 데이터를 다룬 경험이 있는 분
• 모델 경량화(Optimization/Quantization), MLOps 및 실제 서빙(Serving) 경험이 있는 분
• 결함 탐지, 품질 검사 관련 프로젝트 경험이 있는 분
• 최신 컴퓨터 비전 기술 트렌드에 대한 이해가 높은 분
• 코드 리뷰를 주고받으며 협업하는 문화에 익숙한 분

📆채용절차

• 서류검토
• 사전인터뷰
• 기술인터뷰
• Fit인터뷰
• 평판조회

📋기타 안내 사항

• 채용 프로세스 진행 시 추가 인터뷰나 과제를 요청드릴 수 있습니다.
• 입사 후 3개월의 수습 기간 및 수습 평가가 진행되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.