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[CJ 4DPLEX] Video AI Lead

CJ포디플렉스|2026. 10. 24. 게시|
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공고 요약

경력10년~15년
채용 유형정규직
학력석사
지역서울
마감일D-18
출처리멤버

주요업무

  • 콘텐츠 제작 과정의 기술 문제 정의, Video AI 적용 방향 및 기술 아키텍처 수립

  • Video Generation·Editing, Computer Vision, Generative AI 기술 연구·개발 리딩

  • 논문·오픈소스·Foundation Model 분석 및 PoC를 통한 기술 타당성 검증

  • Fine-Tuning, 모델 최적화 및 자체 기술 개발

  • 모델 품질·처리시간·GPU 비용을 고려한 기술 선정과 성능 고도화

  • PoC 기술의 Production 적용 및 콘텐츠 제작 환경에서의 서비스화

  • 영상·이미지·3D·Generative AI 기술의 콘텐츠 제작 적용 방안 발굴 및 구현

  • 제작 Workflow와 사용자 요구사항을 반영한 AI 기능·서비스 고도화

  • 품질·생산성·처리시간·비용 지표를 통한 AI 기술 효과 검증

  • AI 모델 학습·평가·배포·추론 Pipeline 설계 및 구축

  • 영상 AI 서비스 API와 실시간·비동기·Batch 처리 Architecture 설계

  • GPU 자원·모델 성능·처리 비용·서비스 안정성을 고려한 최적화 및 MLOps·모델 Lifecycle 체계 수립

  • AI Architecture·Code Review 및 개발 표준 수립, 외부 AI 기술 검증·내재화

  • 기술 공유·리뷰·Mentoring을 통한 조직 역량 강화

자격요건

  • AI 연구개발, ML Engineering 또는 AI 기술개발 경험

  • Computer Vision, Video AI, Generative AI 중 한 분야 이상의 전문성과 개발 경험

  • AI 모델 PoC·학습·Fine-Tuning부터 Production 적용까지 End-to-End 구축 경험

  • AI 추론 Pipeline 및 MLOps 기반 서비스화·운영 환경 설계와 구축 경험

  • 모델 품질·Latency·GPU Resource·Cost를 고려한 최적화 경험

우대사항

  • 영상·VFX·콘텐츠 제작 분야에서 AI 기술을 Production 환경에 적용한 경험

  • Video Generation·Video Editing·Inpainting·Outpainting·Tracking·Segmentation·Depth·3D·Character Consistency 관련 기술 개발 경험

  • Diffusion·Transformer 모델 Fine-Tuning 및 최적화 경험

  • Docker·Kubernetes 환경의 MLOps 구축 및 GPU 기반 AI 서비스 운영·최적화 경험

  • 자체 기술과 외부 AI 모델·API를 조합한 서비스 또는 제품 구축 경험

  • AI 기술 기반의 문제 해결 및 개발 조직 리딩 경험

  • Agile 개발 프로세스, Architecture·Code Review, 기술 문서화 경험

보상 및 복리후생

  • 연봉 협의

  • 식대 지원

  • 경조금

  • 복지포인트

  • 장기근속 포상

  • 문화생활 지원

  • 휴양시설

  • 교육비 지원

  • 성과급

  • 사내대출

  • 리프레시 휴가

근무환경

  • 선택근로제 운영

  • 개인 일정에 따른 유연한 근무 가능

전형절차

  1. 서류 전형

  2. CJ CFT: 온라인 진행, 약 60분 소요

  3. 코딩TEST: CFT 합격자 대상 안내, 결과로 역량 및 합격 여부 검증

  4. 1차 면접: 현업 부서장·인사팀 담당자와 실무 역량 평가, 약 1시간

  5. 2차 면접: 임원 면접, 조직 적합성과 직무 역량 심층 평가

  6. 최종 합격 후 처우 협의 및 채용 검진

마감기한

2026년 11월 15일 23:59까지

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공고 원문

CJ포디플렉스 [CJ 4DPLEX] Video AI Lead 채용공고
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