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[외국계보험사 자회사] Machine Learning Engineer
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- 회사소개
- 보험대리 및 Shared Service 회사
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- 상세요강
- [직무의 목적/목표]
비즈니스 목표에 맞는 플랫폼/서비스 개발을 위해 필요한
1) Machine Learning Model 개발
2) Model Inference최적화를 위한 Engineering개발자를 채용하고자 함
[채용사유]
데이터 기반의 예측/추천 모델 및 회사 서비스 요건에 맞는 Machine Model 개발뿐만 아니라 실제 서비스 환경에서의 빠른 응답성과 높은 처리 효율성 확보를 위한 Engineering 가능 인원 필요
[주요 업무]
- 서비스 목적에 최적화된 맞춤형 모델 설계 및 구현
- 기존 모델의 성능 개선 및 모델 재학습 자동화 파이프라인 구축
- 신규 서비스 런칭을 위한 딥러닝 기반 모델 연구 및 실험
- 대규모 사용자 요청을 고려한 실시간 추론(inference) 환경 구축 및 최적화
- GPU 리소스 효율화, 추론 latency 개선 및 A/B 테스트 적용
[필수요건]
- 컴퓨터공학, 전산학, 통계학, AI 관련 전공 석사 이상
- 추천 시스템, 예측 모델, 자연어처리(LLM), 음성인식/합성 등 실제 서비스 적용 경험
- Python 기반의 머신러닝/딥러닝 개발 경험 (PyTorch 등)
- 모델 학습, 검증, 성능 튜닝 전 과정에 대한 이해
- 데이터 전처리 및 분석 역량 보유 (Pandas, NumPy 등)
- 영어 의사소통 능력
[우대요건]
- 대용량 데이터 기반 모델 학습 경험 (GPU 클러스터, 분산 학습 등)
- 논문 기반 모델 리서치 및 커스터마이징 역량
- 금융권 프로젝트 경험
[필요역량]
1) 머신러닝/딥러닝 지식
- 사전학습 모델 다운로드 및 미세조정 (Fine-tuning)
- LoRA, QLoRA, PEFT 등 파라미터 효율적 튜닝 기법
2) 파인튜닝 및 배포
- 학습 데이터 구축 (prompt-response 형식)
- 모델 파인튜닝 (GPU 메모리 효율 고려)
- 모델 경량화 및 추론 최적화 (Quantization, ONNX, TensorRT 등)
3) API 배포: FastAPI + Docker + GPU 서버
4) 프로그래밍 & 소프트웨어 엔지니어링 : Python (필수), 그 외 Java, C++, R 등도 활용
5) 코드 구조화, 버전 관리(Git), 테스트, 모듈화 등
[전형절차]
- 1차 서류 전형
- 2차 면접 전형
- 사전고용심사
[제출서류]
- 국문이력서, 상세경력기술서
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- 기타사항
- 학력:대학원이상, 외국어:무관
직급/직책:과장~차장급(정규직)
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- 담당자
- 담당컨설턴트: 박정아 전무
연락처: 02-719-2900
이메일: venus@fnexecutive.com
Jeil Bldg 1307, 15, Mallijae-ro, Mapo-Gu, Seoul, Korea. TEL : 02-518-3348 | E-mail : jwc@fnexecutive.com
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