직무 설명
본 직무는 회사 기술 팀의 핵심 멤버로서, 알고리즘 모델 연구 개발 혁신을 주도하는 역할을 수행합니다. 데이터 전처리 및 특징 공학부터 규칙 기반 알고리즘의 기술적 구현에 이르는 종단간 프로세스를 주도하며, 확장 가능한 알고리즘 아키텍처 구축과 머신러닝 및 딥러닝 프레임워크를 활용한 최첨단 모델 개발에 깊이 관여하게 됩니다. 이러한 모델들은 복잡한 비즈니스 문제 해결과 제품 성능 향상을 위해 전략적으로 적용될 예정입니다. 또한, 지원자는 비즈니스 제품의 알고리즘 개발 라이프사이클을 독립적으로 지원하며, 프론트엔드 개발 및 테스트 팀과의 원활한 통합을 보장해야 합니다. 데이터 정제, 알고리즘 설계, 성능 최적화, 배포 및 사용자 피드백 추적과 같은 포괄적인 R&D 활동에 참여하며 협업하게 됩니다. 본 직무는 기술적 도전 과제를 적극적으로 식별하고 제품 결과 개선을 위한 데이터 기반 솔루션을 제안할 수 있는 주도적인 접근 방식을 요구합니다.
주요 책임
- 데이터 전처리, 특징 공학 및 규칙 기반 알고리즘 구현에 중점을 둔 알고리즘 모델 연구 개발 프로젝트 주도
- 다양한 비즈니스 애플리케이션을 위한 확장 가능한 알고리즘 아키텍처 설계 및 구축
- 비즈니스 프로세스 최적화를 위한 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발 및 배포
- 프론트엔드 제품 개발 및 테스트 팀과의 교차 기능적 협업을 통해 알고리즘 통합 보장
- 포괄적인 데이터 정제 및 전처리 워크플로우 실행
- 제품 개발을 위한 알고리즘 설계 및 구현 참여
- 모델 효율성 향상을 위한 성능 최적화 기법 구현
- 배포 프로세스 감독 및 구현 후 시스템 성능 모니터링
- 사용자 피드백 추적을 통한 알고리즘 개선 및 정제 영역 식별
- 비즈니스 목표와 알고리즘 솔루션을 일치시키기 위한 기술적 분석 수행
- 알고리즘 워크플로우 문서화 및 팀 참조를 위한 기술 사양 유지
- 새로운 알고리즘 기술 및 업계 모범 사례에 대한 최신 정보 습득
- 이해관계자와 협력하여 알고리즘 개발 요구사항 정의
- 알고리즘 모델의 반복적 테스트 및 검증 수행
- 새로운 비즈니스 시나리오를 위한 프로토타입 솔루션 개발
- 알고리즘 훈련을 위한 데이터 거버넌스 전략 협업
- 알고리즘 성능을 위한 자동화된 모니터링 시스템 구현
- 모델 실패 또는 비효율성에 대한 근본 원인 분석 수행
- 알고리즘 배포 및 유지보수를 위한 문서 개발
- 알고리즘 품질 및 준수 여부를 확인하기 위한 기술 검토 참여
자격 요건
- 컴퓨터 과학, 수학 또는 관련 분야의 석사 학위 이상
- 알고리즘 개발 및 머신러닝 분야에서 5년 이상의 실무 경력
- TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에 대한 검증된 전문성
- 데이터 전처리 기술 및 특징 공학에 대한 강력한 배경 지식
- 기업 애플리케이션을 위한 확장 가능한 알고리즘 아키텍처 구축 경험
- 성능 최적화 및 배포 전략에 대한 탁월한 이해
- Python, R, SQL을 포함한 프로그래밍 언어 능숙도
- 교차 기능 팀과 효과적으로 협업할 수 있는 능력
- 데이터 기반 의사 결정 경험을 갖춘 강력한 분석 능력
- 알고리즘 배포를 위한 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP) 경험
- 모델 개발 및 테스트를 위한 CI/CD 파이프라인 지식
- 비기술적 이해관계자에게 기술적 결과를 제시하기 위한 우수한 커뮤니케이션 기술
- 복잡한 알고리즘 워크플로우 및 기술 사양 문서화 능력
- 코드 관리를 위한 버전 관리 시스템(Git) 경험
- 혁신적인 솔루션을 제시한 문제 해결 능력
- 데이터 거버넌스 및 윤리적 AI 관행에 대한 지식
- 실시간 데이터 처리 및 스트리밍 알고리즘 경험
- 팀 협업을 유지하며 독립적으로 작업할 수 있는 능력
- 알고리즘 평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율) 사용 능숙도
- 프로덕션 환경에서의 모델 모니터링 및 유지보수 경험
