[ML Application] ML Engineer (Time-series)

About

[회사소개]

지신은 기업 운영체제 Apex OS를 개발하는 Enterprise AI 선도 기업입니다.

우리는 모두가 같은 곳을 바라보고 하나의 언어를 만들어가는 세상을 지향하며, 파편화된 기업 데이터를 하나의 Ontology 기반 운영체계로 통합해 기업의 의사결정과 실행력을 혁신하고 있습니다.

창업 1년 만에 국내 VC로부터 Seed 및 Pre-A 투자 유치에 성공했으며, 국내외 유수 대학과 글로벌 기업 출신의 전문가들이 함께하고 있습니다.

현재 조 단위 매출 규모의 엔터프라이즈 고객사의 업무 환경에 Apex OS를 적용하며, 기업 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 프로젝트를 수행하고 있습니다.

우리는 Day One부터 실제 비즈니스 임팩트를 만드는 사람을 찾습니다. 높은 목표와 빠른 실행, 치열한 토론이 일상이며, 개인의 역할이 회사의 성장을 직접 바꾸는 환경입니다. 대신, 뛰어난 동료들과 가장 어려운 문제를 해결하며 누구보다 빠르게 성장할 수 있습니다.


[조직 소개]

ML Application 팀은 Apex OS 위에서 AI가 실제 가치를 만들게 하는 조직입니다.

한 가지 연구 주제를 깊게 파기보다, Computer Vision, Time-series Forecasting, Anomaly Detection, LLM, RL 등 다양한 AI 기술을 현장 문제에 맞게 조합합니다. 포르쉐ㆍ벤츠ㆍBMW에 들어가는 자동차부품부터 철강, 전자제조까지, 직접 설계하고 설치한 하드웨어와 연동해 생산라인 위에서 실제로 동작하는 AI를 만듭니다.

프로젝트는 각 분야의 엔지니어가 하나의 Squad(Pod)로 움직이며 고객 문제를 함께 해결합니다.
모델을 뒤에서 지원하는 역할에 머무르지 않고, 고객과 가장 가까운 곳에서 문제 정의부터 모델링, 배포, 운영까지 함께 책임집니다.
각자의 전문성이 팀 전체의 실행력을 결정하기 때문에, 수평적으로 의견을 나누고 서로의 영역까지 이해하며 일하는 문화를 지향합니다.

Responsibilities

[포지션 개요]

제조 현장의 시계열은 교과서 속 시계열과 다릅니다. 센서는 결측과 노이즈를 품고 있고, 설비 교체와 공정 변경으로 분포가 수시로 바뀌며, 예측 하나가 그날의 생산 계획과 설비 가동을 바꿉니다. 예측이 제어로 이어지는 순간, 모델의 실수는 숫자가 아니라 물리적인 결과가 됩니다.

그래서 이 포지션의 과제는 예측 정확도에서 끝나지 않습니다. 센서ㆍ공정 데이터를 학습 가능한 형태로 만들고, 예측ㆍ이상감지 모델을 만들고, 정해진 추론 예산 안에 제어 시스템과 맞물려 돌아가게 하고, Shadow Mode로 검증해 운영에 배포하는 것까지가 이 포지션의 범위입니다.

제조 현장의 판단은 오랫동안 담당자의 감과 경험에 기대어 왔습니다. 이 포지션은 그 판단에 데이터라는 근거를 더해, 예측이 실제로 라인을 움직이는 기준이 되게 만드는 자리입니다. 현장이 모델의 숫자를 믿고 움직이기 시작할 때, 이 일의 가치가 증명됩니다.


[주요 업무]
시계열 예측 모델 개발
• 수요예측, 공정 제어값 예측, 품질 예측 등 현장 의사결정에 직결되는 Forecasting 모델 개발
• 통계적 방법론부터 딥러닝까지, 문제와 데이터 규모에 맞는 접근을 선택하고 검증

이상감지 및 예지보전
• 설비 센서ㆍ공정 데이터 기반 Anomaly Detection 모델 개발
• 설비 상태 진단과 예지보전 등 다운타임을 줄이는 예측 시스템 구현

현장 데이터 처리 및 피처 설계
• 결측ㆍ노이즈ㆍ비동기 샘플링 등 실제 센서 데이터의 제약을 다루는 전처리ㆍ피처 설계
• 데이터 엔지니어와 협업해 학습ㆍ추론용 데이터 흐름 정의

실시간 추론 및 제어 연계
• PLCㆍ제어 시스템과 연동되는 실시간 추론 시스템 구현
• 예측 실패에 대비한 안전 로직ㆍ폴백 등 다층 안전 구조 설계

검증 및 운영
• Shadow Mode 병행 검증으로 실제 라인에 영향 없이 모델 성능 입증
• 데이터ㆍ모델 드리프트 감지와 재학습 체계 운영

Requirements

시계열 모델링 경험
• 시계열 예측 또는 이상감지 모델 개발 실무 경험이 3년 이상이거나, 그에 준하는 역량이 있는 분
• Python에 능숙하고, 통계적 방법론과 ML/DL 접근을 문제에 맞게 선택할 수 있는 분
• 예측 모델을 실제 프로젝트에서 만들고 성능을 검증해 보신 분

현장 적용 및 배포
• 모델 성능 개선에 그치지 않고, 실제 운영 환경에서 동작하는 시스템으로 구현ㆍ배포해 보신 분
• 결측ㆍ노이즈ㆍ분포 변화 등 실제 데이터의 제약을 함께 고려해 문제를 풀 수 있는 분

협업 및 실행력
• 다양한 직군과 협업하며 문제를 빠르게 정의하고 실험ㆍ실행해 보신 분
• Git 기반 협업과 코드 리뷰 문화에 익숙하신 분

Preferred

제조ㆍ설비 도메인 경험
• 센서ㆍPLC 등 설비 데이터나 공정 데이터를 다뤄 보신 분
• 제조ㆍ스마트팩토리ㆍIoT 등 실제 산업 현장 데이터를 다뤄 보신 분

제어 및 최적화
• 공정 제어, 수리 최적화(OR), 강화학습(RL) 등을 활용해 보신 분
• 예측 결과를 제어ㆍ스케줄링 등 실제 의사결정에 연결해 보신 분

운영 환경
• 실시간 추론 시스템이나 온프레미스ㆍ엣지 환경에서 모델을 운영해 보신 분
• Claude, ChatGPT 등 AI 도구를 활용해 개발해 보신 분

Benefits

최고의 업무 장비 지원
• 점심 식대 매월 30만원/저녁 식대/팀별 회식비 지원
• 국내외 컨퍼런스/교육 참여
• 우수 인재 추천금 지원
• 해외 출장 시 비즈니스 티켓 지원