문서 AI·NLP 응용 ML 엔지니어
공고 요약
원티드담당업무
문서 분류 및 정보 추출을 위한 ML/NLP 기술 개발
규칙 기반 분석, 경량 ML, 딥러닝·LLM을 결합한 문서 탐지 및 분석 기술 개발
학습·평가 데이터 구축, 모델 성능 분석
CPU 환경을 고려한 추론 속도 및 자원 사용 최적화
분석 모델 및 파이프라인의 API·서비스 연계
탐지 결과의 근거와 신뢰도를 설명할 수 있는 구조 설계
자격요건
Python을 활용한 ML/NLP 프로젝트 경험
scikit-learn, PyTorch, Transformers 등 관련 도구 활용 경험
분류 모델 학습, 검증, 오류 분석 및 개선 경험
비정형 텍스트 전처리 및 데이터 파이프라인 구축 경험
개발자 및 기획자와 기술적 의사결정을 함께 진행할 수 있는 역량
지원 혜택
스톡옵션
합격 시 지원자와 추천인에게 각각 현금 50만원 지급
지원방법
지원하기를 통해 지원
마감기한
상시채용
커넥셔너리 지원하기 전 이력서 Check
시간이 없다면 AI와 한번에 수정해보세요
공고 원문
소개
커넥셔너리를 소개합니다 커넥셔너리는 복잡한 정보를 구조화하여 더 정확한 탐색과 판단을 가능하게 만드는 AI 기술 스타트업입니다. 자체 개발 중인 AID Framework(Atomic Intelligence Decomposition)를 기반으로 비정형 데이터에서 정보와 관계, 조건, 판단 근거를 추출하고 구조화하여 실제 업무에서 활용할 수 있는 AI 서비스를 개발합니다. 현재 금융 및 데이터 보안 분야에서 다음과 같은 제품을 개발하고 있습니다. • AI Data Classification: N2SF 기반 C/S/O 등급분류, 보호대상 식별, 분류 근거 및 변경 이력 관리 • Financial Intelligence: 금융상품의 조건·혜택·예외사항을 구조화하고 사용자 상황에 맞는 상품 탐색·비교 지원 • AID Framework: 정보 추출, 구조화, 관계 연결, 탐색 및 판단을 위한 공통 AI 기술 플랫폼
주요업무
• 문서 분류 및 정보 추출을 위한 ML/NLP 기술 개발 • 규칙 기반 분석부터 경량 ML, 딥러닝·LLM까지 다양한 방법론을 결합한 문서 탐지 및 분석 기술 개발 • 학습·평가 데이터 구축 및 모델 성능 분석 • CPU 환경을 고려한 추론 속도와 자원 사용 최적화 • 분석 모델 및 파이프라인의 API·서비스 연계 • 탐지 결과의 근거와 신뢰도를 설명할 수 있는 구조 설계
자격요건
• 관련 경력 3~7년 또는 이에 준하는 실무 역량 • Python을 활용한 ML/NLP 프로젝트 경험 • scikit-learn, PyTorch, Transformers 등 관련 도구 활용 경험 • 분류 모델의 학습, 검증, 오류 분석 및 개선 경험 • 비정형 텍스트 전처리와 데이터 파이프라인 구축 경험 • 개발자 및 기획자와 기술적 의사결정을 함께 진행할 수 있는 분
우대사항
• 문서 분류, 정보 추출, 검색 또는 Document AI 프로젝트 경험 • 형태소 분석, 개체명 인식, 관계 추출 등 NLP 기술 경험 • 경량 모델의 CPU 추론 최적화 또는 ONNX 활용 경험 • LLM 프롬프트 설계, 평가 또는 서비스 적용 경험 • FastAPI 등으로 ML 모델을 서비스한 경험 • 공공·보안·기업 문서 데이터 처리 경험
혜택 및 복지
주식 및 스톡옵션 보상 건강검진 및 식사 제공
