[CORNERSTONE] ML Engineer (4년 이상)

About the role

CORNERSTONE의 데이터와 AI 기술을 실제 서비스로 연결할 AI Engineer(ML)를 찾습니다.

모델 자체의 연구에만 머무르지 않고 ML/DL·LLM·RAG 기술을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하고 Production 환경에서 동작하는 AI 기능을 개발·고도화하는 역할입니다.

What you'll do

•데이터를 탐색·분석하고 통계적 특성과 패턴을 파악하여 AI/ML 문제를 정의합니다.
•다양한 데이터를 활용하여 ML/DL 기반 예측·추천·분류·탐지 등의 AI 기능을 개발합니다.
•LLM을 활용한 검색·질의응답·요약·분석 등 AI 기반 서비스 기능을 개발합니다.
•RAG 기반 Retrieval Pipeline을 설계하고 Embedding, Vector Search, Re-ranking 등을 활용하여 품질을 개선합니다.
•Prompt Engineering 및 Context Engineering을 통해 LLM 품질을 개선합니다.
•필요에 따라 Open LLM Fine-tuning 및 모델 최적화를 수행합니다.
•모델과 LLM 기능의 정확도·품질·Latency·비용을 평가하고 개선합니다.
•Software/Data Engineer와 협업하여 AI 모델과 기능을 실제 Production 서비스에 적용합니다.

Requirements

•Python 기반 Data Science 또는 Machine Learning 실무 경력 3년 이상이신 분
•Pandas, NumPy, Scikit-learn 등을 활용한 데이터 분석 및 모델링 경험이 있으신 분
•평균·분산·분포·상관관계·확률 등 기초적인 통계 개념을 이해하고 데이터 분석에 활용할 수 있으신 분
•표본과 모집단, 가설검정, 신뢰구간 등 기초적인 통계적 추론에 대한 이해가 있으신 분
•PyTorch 또는 TensorFlow를 활용한 ML/DL 모델 개발 경험이 있으신 분
•모델을 학습·평가하고 객관적인 지표를 기반으로 결과를 해석하고 성능을 개선한 경험이 있으신 분
•LLM 생태계 및 Prompt Engineering에 대한 기본적인 이해와 활용 경험이 있으신 분
•API 등을 활용하여 모델 또는 AI 기능을 서비스와 연결한 경험이 있으신 분
•Software/Data Engineer와 협업하여 AI 기능을 구현할 수 있으신 분

Preferred qualifications

•실제 데이터를 기반으로 통계 분석, 가설검정 또는 실험 결과를 해석한 경험
•A/B Test 또는 실험 설계 및 결과 분석 경험
•LLM 기반 검색·챗봇·요약·분류·보고서 생성 등 AI 서비스 구축 경험
•LangChain/LangGraph, LlamaIndex 등 LLM Application Framework 활용 경험
•Elasticsearch/OpenSearch 또는 Vector Database 활용 경험
•Hybrid Search, Re-ranking, GraphRAG 등 RAG 고도화 경험
•PEFT, LoRA, QLoRA 등 Open LLM Fine-tuning 경험
•Ollama, vLLM 등 Local LLM Hosting 또는 Model Serving 경험
•MLflow 등 MLOps 환경 활용 경험
•AI 모델의 Latency, GPU 자원 및 API 사용량 등 추론 성능·비용 최적화 경험

Benefits

재택근무가능
웰컴키트
입사지원금
동아리
선택근무제
복리후생
추가연차

Hiring process

서류전형 -1차면접(실무)-인적성검사-2차면접(임원)-처우협의-최종합격