몽구스에이아이

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Posted via WANTED

AI Engineer

Apply by Nov 30, 2026

Posted Oct 22, 2026

Role at a glance

Job function
AI & Data Machine Learning Engineering Data Science
Salary
Not yet verified Check the description for pay details; an amount or pay period has not been verified.
Location
Gyeonggi-do, South Korea
Employment
Full-time
Experience
Entry Level 0–35 years

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Qualifications

Required

  • Python 프로그래밍 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch, Tensorflow) 활용 능력
  • MLP/CNN/RNN/Transformer 등 딥러닝 아키텍처에 대한 깊은 이해 및 구현 능력
  • 딥러닝 논문 및 머신러닝 논문 구현 능력
  • 수학 및 통계 지식을 바탕으로 통계 모델링 및 가설 검정 수행 능력

Preferred

  • 스트리밍 처리(Kafka, Flink 등)와 시계열 데이터베이스 경험
  • 서버 설계와 모니터링 체계 구축 경험
  • React 기반 웹 개발과 데이터 시각화 경험
  • LLM 기반 에이전트 개발 경험 (tool use, RAG, 평가 체계 등)
  • PLC, OPC UA, Modbus 등 산업 데이터와 프로토콜 경험
  • 지시를 기다리기 전에 스스로 문제를 찾아 정의하는 분
  • 화면 속 데모보다 현장에서 돌아가는 결과를 목표로 하는 분
  • 정보가 부족해도 근거를 세워 결정하고, 틀리면 빠르게 고치는 분

About the role

Original posting provided by 몽구스에이아이

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About the role

MongooseAI.
Modernizing Industry with Intelligence.
대한민국 산업 지능을 이어갑니다.
Our Generation’s Challenge: 대한민국은 GDP의 4분의 1 이상을 공장에서 만들어 내는 국가입니다.
앞선 세대는 맨땅 위에 공장을 세워 이 나라를 제조 강국으로 만들었습니다.
이제는 우리 세대가 공장에 지능을 더하여 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 차례입니다.
The Problem We Solve: AI는 이미 글을 쓰고 코드를 작성합니다.
그런데 공장의 기계는 여전히 판단 없이 같은 동작을 반복합니다.
공장은 정해진 대로 생산하도록 지어졌지, 상황을 보고 판단하도록 지어지지 않았기 때문입니다.
그래서 판단은 처음부터 사람의 몫이었고, 지금도 숙련자의 경험 속에 머물러 있습니다.
공장에 지능을 더한다는 것은 이 판단을 공장이 스스로 할 수 있게 만드는 일입니다.
What We Build: MongooseAI는 숙련자에게 머물던 판단을 공장으로 옮깁니다.
설비에서 데이터를 모으고, 숙련자의 경험을 AI가 쓸 수 있는 디지털 지식으로 전환하고, 그 지식으로 판단하는 AI 에이전트가 현장에서 직접 일하게 합니다.
우리는 데이터 수집부터 현장의 실행까지, 공장 하나를 통째로 연결하는 Vertical AI 시스템을 만듭니다.
Join the Mission: MongooseAI는 검증된 제품으로 글로벌 시장 도약을 앞두고 있습니다.
이제 세계로 함께 나아갈 동료가 필요합니다.
우리는 주어진 일을 처리하는 조직이 아니라, 문제를 정의하고 해결하는 엔지니어들의 집단입니다.
그래서 아무나 찾지 않습니다.
어떠한 문제 앞에서도 논리적인 사고를 바탕으로 돌파구를 만들어 내는 사람이 필요합니다.
MongooseAI는 현장의 진짜 문제를 마음껏 풀 수 있는 무대가 되어 줄 것입니다.
MongooseAI에 합류하세요.

MongooseAI의 AI Engineer는 다양한 산업 현장에서 수집되는 방대한 데이터를 분석하여 의미 있는 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 비즈니스 가치를 창출하는 AI 모델을 개발합니다.

AI가 코드를 쓰는 시대에는 코드를 빨리 쓰는 능력보다 시스템 전체를 보고 올바르게 설계하는 능력이 더 중요합니다. 그래서 우리는 특정 기술의 담당자가 아니라, 탄탄한 AI/ML 기본 지식 위에서 문제를 정의하고 해결하는 엔지니어를 찾습니다.

What you'll do

• 과제 목적과 산업 데이터에 알맞은 AI 알고리즘 탐색 및 설계
• 산업 시계열 데이터 전처리 및 가설 검정을 통한 인사이트 도출
• AI 모델 학습, 저장 및 추론 파이프라인 구축 및 고도화
• 유관 부서 협업을 위한 모델 배포 패키징 및 개발 코드 문서화

Requirements

• Python 프로그래밍 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch, Tensorflow) 활용 능력
• MLP/CNN/RNN/Transformer 등 딥러닝 아키텍처에 대한 깊은 이해 및 구현 능력
• 딥러닝 논문 및 머신러닝 논문 구현 능력
• 수학 및 통계 지식을 바탕으로 통계 모델링 및 가설 검정 수행 능력

Preferred qualifications

• 스트리밍 처리(Kafka, Flink 등)와 시계열 데이터베이스 경험
• 서버 설계와 모니터링 체계 구축 경험
• React 기반 웹 개발과 데이터 시각화 경험
• LLM 기반 에이전트 개발 경험 (tool use, RAG, 평가 체계 등)
• PLC, OPC UA, Modbus 등 산업 데이터와 프로토콜 경험
• 지시를 기다리기 전에 스스로 문제를 찾아 정의하는 분
• 화면 속 데모보다 현장에서 돌아가는 결과를 목표로 하는 분
• 정보가 부족해도 근거를 세워 결정하고, 틀리면 빠르게 고치는 분
• AI를 적극적으로 쓰되, 결과를 검증한 뒤에 받아들이는 분

Benefits

• 자율출퇴근제: 오전 8시부터 10시 사이, 본인이 가장 몰입하기 좋은 시간에 출근하세요. 유연한 시작을 통해 출근길 스트레스 없는 아침을 지원합니다.
• 젊고 수평적인 회사: 우리는 직급 대신 '~님' 호칭을 사용하여 수평적으로 소통합니다. 2030 중심의 젊은 팀으로, 나이와 연차에 상관없이 누구나 자유롭게 의견을 낼 수 있습니다.
• 점심 식대 지원: 팀원들의 든든한 하루를 위해 점심 식비와 커피 비용을 법인카드로 지원합니다.
• 교육/세미나/컨퍼런스 지원: 업무 역량 향상을 위한 온/오프라인 교육, 유료 세미나, 컨퍼런스 참가비를 지원합니다. 개인이 성장해야 회사가 성장한다는 믿음으로 아낌없이 투자합니다.
• 사내 세미나/스터디 권장: 2주마다 사내 세미나를 개최하여 서로의 인사이트를 나누고 팀 전체의 기술적 성장을 도모합니다. 또한 팀원들이 자발적으로 결성한 스터디를 적극 권장하며, 필요한 교재비 등을 지원합니다.

Hiring process

• 자기소개서와 지금까지 수행한 프로젝트를 소개하는 포트폴리오(PDF / PPT), 성적 증명서(PDF)를 제출해주세요.
• 서류전형 > 기술 및 임원면접 > 최종합격
• 면접일정은 추후 통보됩니다.
• 서류 전형 합격 후 면접 진행에 앞서 지원자분의 전문성과 경험을 보다 면밀히 검토하기 위한 추가 서면 질의가 있을 수 있습니다.

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