에버엑스[기술혁신실] AI Research Engineer(생성)
- 경력
- 3년 이상
- 고용 형태
- 정규직
- 마감
- 상시 채용
- 지역
- 서울 서초구서울 서초구 강남대로 311, 12층 에버엑스
- 직군·직무
- 개발AI·머신러닝 엔지니어
- 출처
- 원티드
이 공고에서 요구하는 AI 역량
AI 활용 필수AI 관련 항목
- 주요 업무0곳
- 자격 요건2곳
- 우대 사항0곳
공고에서 찾은 문장
- 자격 요건
Diffusion / flow-matching 기반 비디오 생성 관련 프로젝트(연구, 개발 등)를 직접 수행해본 경험이 있는 분이면 좋아요. 모델을 직접 학습(pre-training 또는 fine-tuning)하고 평가까지 수행해본 경험이 있으면 더 좋아요.
- 자격 요건
PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용해 모델을 직접 구현하고 학습시킬 수 있는 분이면 좋아요.
요구 경력
3년 이상기술 스택
- PyTorch
- Tensorflow
- Python
회사 소개
[합류하게 될 팀에 대해 알려드려요] "Bringing Personalized Rehabilitation to Everyone"이라는 Mission 아래, EverEx는 디지털 헬스케어 기술로 재활 치료의 패러다임을 바꾸고 있어요. 기술혁신실 AI팀은 Human Pose Estimation 기술로 사용자의 움직임을 정확하게 분석해왔어요. 이제 우리는 한 단계 더 나아가, 재활 및 헬스케어에 필요한 비디오 데이터를 생성하는 기술을 개발하고 있어요. 실제 촬영만으로는 확보하기 어려운 다양한 사람의 동작·자세·시나리오·환경을 생성 모델을 통해 만들어내고, 이를 실제 AI 모델의 학습과 검증에 활용하는 것이 목표예요. 사람의 동작과 자세를 정밀하게 제어할 수 있는 비디오 생성 모델을 직접 연구하고, 모델 연구와 학습부터 대규모 데이터 생성·최적화·품질 평가까지 end-to-end pipeline을 함께 만들어갈 동료를 찾고 있어요. 연구 과정에서 얻은 결과를 실제 제품에 활용할 수 있는 기술 자산으로 발전시키는 동시에, 의미 있는 연구 결과는 논문으로 연결해 학문적 성과와 실제 임팩트를 함께 만들어가고 있어요.
주요 업무
• Controllable human-centric video generation 기술을 연구하고 개발해요. Pose, motion, camera 등 다양한 조건을 활용해 재활 및 헬스케어에 필요한 사람의 움직임과 상황을 원하는 방식으로 생성하는 기술을 고도화해요. • 생성된 비디오의 품질을 평가하고 개선하는 방법을 연구해요. 영상 품질, 사실성(realism), 시간적 일관성(temporal consistency), 다양성 등을 평가할 수 있는 정량·정성 평가 체계를 설계해요. • 대규모 synthetic video data generation pipeline을 구축하고 운영해요. 모델 학습부터 생성, 후처리, 데이터 선별까지 대규모 합성 데이터를 안정적으로 생산하기 위한 전체 파이프라인을 설계해요. • 최신 비디오 생성 연구를 빠르게 검증하고 우리 문제에 적용해요. Diffusion, flow matching을 비롯한 최신 생성 모델 연구를 파악하고, 우리 도메인에 적합한 접근법을 찾아가요. • 연구 결과를 논문과 기술 자산으로 발전시켜요. 연구 과정에서 얻은 새로운 방법론과 인사이트를 논문, 기술 문서, 내부 기술 자산으로 정리하고 발전시켜요.
자격 요건
• Diffusion / flow-matching 기반 비디오 생성 관련 프로젝트(연구, 개발 등)를 직접 수행해본 경험이 있는 분이면 좋아요. 모델을 직접 학습(pre-training 또는 fine-tuning)하고 평가까지 수행해본 경험이 있으면 더 좋아요. • 관련 분야 경력 3년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분을 찾고 있어요. 우리에게 중요한 건 연차가 아니라 경험이에요. 신입이라도 비디오 생성 문제를 직접 고민하고 해결을 시도해본 경험이 있다면 환영해요. • 스스로 가설을 세우고, 실험을 설계해 검증하는 연구 사이클에 익숙하신 분이면 좋아요. 정답이 없는 문제를 즐기는 분이면 더 좋아요. • PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용해 모델을 직접 구현하고 학습시킬 수 있는 분이면 좋아요. • 진행 상황을 유기적으로 공유하고, 문서를 통해 소통하는 것에 익숙하신 분이면 좋아요.
우대 사항
• Controllable video generation 분야를 연구하거나 다뤄본 경험이 있으면 더 좋아요. • 생성 데이터를 활용해 모델을 학습하거나 데이터 생성 파이프라인을 설계한 경험이 있으면 더 좋아요. • 대규모 생성 모델의 학습·추론 최적화 경험(distributed training, mixed precision)이 있으면 더 좋아요. • 의료/헬스케어/피트니스 도메인 데이터를 다뤄본 경험이 있으면 더 좋아요. • 스스로 문제를 정의하고 이를 해결하기 위해 다양한 시도를 한 경험이 있으면 더 좋아요. 문제를 해결하지 못했더라도 괜찮아요!
혜택 및 복지
• 유연한 시차출퇴근제로 각자의 리듬에 맞게 근무해요 • 업무에 몰입할 수 있도록 장비와 소프트웨어를 아낌없이 지원해요 • 성장에 필요한 도서·강의 등 교육비를 적극 지원해요 • 눈치 보지 않고 쓰는 자유로운 연차 사용 • 3년 이상 근속 시 리프레시 휴가로 재충전의 시간을 드려요 • 팀워크를 위한 본부별 회식비 지원 • 생일에는 조기 퇴근 + 작은 선물로 축하해요 • 명절 선물로 감사의 마음을 전해요 • 관심사 기반 소모임 활동비도 지원 해요 • 야간 근무 시 안전한 귀가를 위한 택시비를 지원해요 • 새로운 출발을 응원하는 결혼 축하금 지급해요
채용 절차
1. 서류 전형: 지원서 및 이력서 검토 2. 1차 면접: 실무역량 면접 3. 2차 면접: 컬처 핏 면접 (임원 및 인사팀과의 대면 인터뷰) 4. 처우 협의 5. 최종 합격 ** 이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요 • 임팩트 있었던 업무 또는 대표 프로젝트(최대 3개)의 결과에 대해 구체적으로 작성해 주세요. • 비디오 생성 모델을 개발하면서 어떤 가설을 세웠고, 어떻게 실험하고 검증했는지, 그리고 과정에서 발생한 문제를 어떻게 해결했는지 작성해 주세요. • 논문(1st author only), 오픈소스, 기술 블로그 등 공개 가능한 성과가 있다면 링크를 함께 첨부해 주세요. • 기술적으로 외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.
회사 정보
- 연봉 수준연봉업계평균이상
- 회사 규모51~300명
- 업력설립4~9년
- 퇴사율퇴사율5%이하
복지
- 교육
- 출퇴근
- 보상
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