엘박스의 머신러닝 엔지니어는 데이터에 기반하여, 혁신적인 서비스에 적용할 수 있는 AI 기술을 개발하고 적용합니다.
엘박스는 어떻게 일을 하나요?
무슨 일을 하나요?
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고객가치 창출을 위해 최신 AI 기술을 활용하여 기존 서비스 및 신규 서비스 알고리즘을 개선, 개발합니다.
(Natural Language Processing, Computer Vision, Recommendation 등)
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머신러닝/딥러닝 모델 관리하기 위한 파이프라인 설계 및 모델 서빙을 담당합니다.
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데이터 수집 및 분석을 통해 모델링 작업을 진행합니다.
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객관적인 모델 정량평가를 위해, 필요한 메트릭 및 분석 도구를 개발합니다.
이런 능력을 가진 분과 함께 하고 싶어요
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머신러닝을 깊이 있게 이해하고 이를 기반으로 문제를 풀 수 있는 분
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머신러닝/딥러닝 라이브러리를 활용한 모델링 경험이 있으신 분
(PyTorch / Tensorflow / Keras / Scikit-learn 등)
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백엔드 개발에 대한 이해가 있는 분
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AWS 등 클라우드 환경에서의 개발과 배포 경험이 있는 분
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Git을 활용한 코드 관리에 익숙하신 분
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Docker를 활용하는 컨테이너 활용에 익숙하신 분
엘박스의 기술 스택
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Spring Boot (Kotlin) / FastAPI (Python)
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Angular (TypeScript)
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TypeScript / React.js / Next.js / Storybook / TailwindCSS 로 전환 진행 중
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MySQL(Aurora) / MongoDB / Redis / Neo4j
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Elasticsearch, Kibana
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AWS(ECS, EKS, Lambda 등), GCP
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Airflow
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EKS 기반의 Kubernetes, ArgoCD, Helm, Docker
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Github / Jenkins
이런 문화를 가진 분과 함께 하고 싶어요
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팀 플레이어로서 동료들과 업무적인 도움을 주고 받는 데에 편안한 분
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토론 과정에서 본인의 생각과 다른 의견이 제시되더라도 열린 마음으로 논의를 이어갈 수 있는 분
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이미 알고 있는 문제의 정답을 맞추는 것보다 새로운 문제의 해답을 찾아가는 데에 열정을 가지고 계신 분
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전문가로서의 성장에 대한 열정을 가지고 계신 분
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초기 스타트업의 속도감과 역동성을 즐길 수 있는 분
이런 경험 중 하나라도 갖고 계시면 더 좋습니다
우대사항이자 팀에서 지향하는 방향성이기도 합니다.
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머신러닝 기술을 상용 서비스에 적용해본 적이 있는 분
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머신러닝 파이프라인 설계 경험이 있는 분
(k8s 기반 오케스트레이션, Airflow 를 활용한 데이터 파이프라인 등)
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머신러닝/딥러닝 논문을 보고 이해하며, 구현할 수 있는 분
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최신 딥러닝 논문을 계속 팔로우하고 계신 분
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Top-tier AI 컨퍼런스 출판 기록
이렇게 지원해주세요!
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아래 '엘박스 지원하기' 를 통해 자유형식의 이력서 및 경력기술서 또는 자신을 드러낼 수 있는 파일이나, Github, 링크드인 프로필, 개인페이지(블로그, 노션 등)를 자유롭게 업로드 해주세요!
엘박스팀 합류 여정
서류 지원 1차 인터뷰 2차 인터뷰 및 레퍼런스 체크 최종합격 및 처우 협의 입사
1차 인터뷰 2차 인터뷰 및 레퍼런스 체크 최종합격 및 처우 협의 입사 엘박스 다큐멘터리
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