[기술혁신실] AI Research Engineer(VLM)

About the role

[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 그 다음 단계에 도전해요. 실제 전문가(의사, 피트니스 코치)처럼 환자와 회원의 자세·동작을 이해하고, 실시간으로 피드백을 제공하는 자체 VideoLLM을 만드는 거예요.

새롭게 시작하는 프로젝트인 만큼, 모델 리서치부터 구현, 가설 수립과 검증, 평가 체계 설계, 그리고 서비스 탑재까지 VideoLLM의 처음을 함께 정의하고 만들어갈 동료를 찾고 있어요. 정해진 길을 따라가는 것이 아니라, 길을 만드는 역할이에요.

What you'll do

• 재활/피트니스 서비스에 탑재할 VideoLLM의 prototype을 만들어요. 사용자의 운동 영상을 이해하고, 전문가처럼 자세와 동작에 대한 피드백을 실시간으로 제공하는 모델을 리서치부터 구현까지 주도해요.
• 최신 연구 동향을 파악하고, 직접 검증해서 우리 문제에 적용해요. Multimodal LLM 분야의 최신 연구를 빠르게 파악하고, 가설을 세워 실험으로 검증하며 우리 서비스에 맞는 접근법을 찾아가요.
• "좋은 피드백"의 기준을 정의하고, 모델을 그 방향으로 이끌어요. 의학팀·검증 담당 엔지니어와 함께 우리 서비스에서 무엇이 올바른 피드백인지를 정의하고, 평가 결과를 해석해 다음 실험 방향을 결정해요. 평가 데이터셋과 파이프라인 구축은 검증을 전담하는 AI Software Engineer와 함께해요.
• 실시간 피드백이 가능하도록 모델과 추론 파이프라인을 최적화해요. 서비스 환경에서 요구되는 응답 속도를 달성하기 위해 모델 구조, 추론 방식을 고민하고 개선해요.
• 제품팀과 협업하여 VideoLLM의 서비스 탑재 방식을 함께 정의하고, 배포 프로세스 구축에 기여해요. 연구 결과가 실제 제품 경험으로 이어지는 전 과정에 참여해요.
• 의학팀과 연계하여 모델의 피드백이 임상적으로 타당한지 검증해요. 기술적 성능을 넘어, 전문가 수준의 피드백 품질을 확보하기 위한 검증 결과를 함께 도출해요.

Requirements

• Multimodal LLM 관련 프로젝트(연구, 개발 등)를 직접 진행해본 분이면 좋아요. 모델을 학습하고 평가까지 해본 경험이면 best
• 관련 분야 경력 3년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분을 찾고 있어요. 우리에게 중요한 건 연차가 아니라 경험이에요. 신입이라도 Multimodal LLM 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.

Preferred qualifications

• Video understanding(action recognition, temporal grounding 등) 분야를 연구하거나 다뤄본 경험이 있으면 더 좋아요.
• LLM/Multimodal LLM 평가 체계(benchmark, human evaluation 등)를 설계하거나, safety/alignment 관점의 검증을 해본 경험이 있으면 더 좋아요.
• 추론 최적화/서빙 도구(vLLM 등)를 활용해 LLM을 실제 서비스에 배포해본 경험이 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!

Benefits

• 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

Hiring process

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.
• Multimodal LLM을 개발하면서 세운 가설과 검증 과정, 그리고 그 과정에서 겪은 문제를 어떻게 해결하였는지 구체적으로 작성해 주세요.
• 주저자 논문, 오픈소스, 기술 블로그 등 공개 가능한 성과가 있다면 링크를 함께 첨부해 주세요.
• 기술적으로 외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.