AI 엔지니어

소개

AI 기반 자원순환 공정 품질 평가 및 최적화 기술 개발[포지션 소개]폐기물을 고품질 재생원료로 전환하기 위해서는 정확한 객체 인식과 선별 기술뿐만 아니라, 선별결과의 품질을 정량적으로 평가하고 공정의 문제점을 분석하여 개선하는 기술이 필요합니다. 수퍼빈은 비전 카메라 기반으로 폐기물을 실시간으로 인식·선별하는 AI 기술을 자체 개발하고 있으며, 실제 산업 현장에서 발생하는 선별 및 공정 데이터를 기반으로 자원순환 공정의 지능화를추진하고 있습니다. 이번 포지션에서는 선별 결과의 품질을 평가하는 AI 알고리즘과 공정 데이터를 분석해 품질 저하원인을 진단하고 개선 방향을 제시하는 AI 평가 에이전트를 개발하게 됩니다. 품목별 선별률, 재질 혼합비, 이물질 혼입률, 순도 등 다양한 품질 지표를 분석하고, 공정 데이터와 연계하여 품질 변화를 감지하고 원인을 추정하는 기술을 구현합니다. 나아가 평가 결과를 선별 AI 및 공정 제어 시스템과 연계하여 실제 선별 품질과 운영 효율을 지속적으로 개선하는 것을목표로 합니다. 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고, 실제 공정에서 발생하는 데이터를 분석하여 문제를 정의하고 기술적 개선 방안을 도출할 수 있는 분을 찾고 있습니다.

주요업무

• AI 기반 재생원료 품질 평가 알고리즘 개발 • PET, PP, PE, PS 등 재질별 선별률, 순도 및 품질 지표 산출 • RGB 영상 및 초분광(HSI/NIR) 데이터를 활용한 재질·품질 평가 기술 개발 • 선별 결과, 객체 인식 및 설비 운영 데이터 수집·가공·분석 • 오선별, 미선별, 이물질 혼입 등 품질 저하 원인 분석 및 개선 방안 도출 • 선별·공정 데이터를 종합적으로 분석하는 AI 평가 에이전트 설계 및 개발 • 품질 이상 패턴 감지 및 선별 AI 모델 개선을 위한 분석 로직 구현 • 품질 평가 결과 및 개선 이력 관리, 분석 리포트 자동화 • 현장 데이터 기반 AI 모델 학습·검증 데이터셋 구축 및 성능 고도화 • 선별 AI 및 공정 제어 시스템과 연계한 평가 결과 검증 및 피드백 체계 구축

자격요건

• AI·머신러닝 관련 유관 경력 3년 이상 • 컴퓨터비전 및 딥러닝·머신러닝에 대한 이해와 실제 프로젝트 수행 경험 • Python 및 PyTorch, TensorFlow 등 주요 딥러닝 프레임워크 활용 능력 • pandas, NumPy, SQL 등을 활용한 데이터 전처리·분석 및 지표 산출 경험 • AI 모델 성능을 정량적 지표로 평가하고 오분류 및 성능 저하 원인을 분석한 경험 • 데이터 분석 결과를 바탕으로 문제를 정의하고 알고리즘 또는 시스템 개선 방안을 도출할 수 있는 분 • 실험 결과를 체계적으로 기록하고 기술적 근거를 바탕으로 결과를 설명할 수 있는 분

우대사항

• AI 기반 품질 검사, 불량 검출, 이상 탐지 또는 제품 품질 예측 모델 개발 경험 • 이미지·센서·설비 데이터 등 복합 데이터를 활용한 분석 및 모델링 경험 • 재질 분류, 혼합비 추정, 오염도 분석, 순도 평가 등 품질 정량화 기술 개발 경험 • AI 에이전트, LLM 기반 데이터 분석 또는 도구 호출 기반 분석 워크플로 개발 경험 • AI 모델 평가 결과를 실제 운영 시스템이나 공정 제어 로직과 연계한 경험 • 시계열 데이터 분석, 통계적 품질 관리, 이상 감지 및 원인 분석 경험 • MLOps, 데이터 파이프라인, 모델 성능 모니터링 및 리포팅 체계 구축 경험 • 스마트팩토리, 산업 자동화, 자원순환 및 재활용 분야에 대한 이해나 관심이 높은 분 • 현장 운영팀 및 AI·로봇·설비 엔지니어와 협업하며 기술적 문제를 해결할 수 있는 분

혜택 및 복지

• 반반차 사용 • 카페테리아 • 간식제공 • 시차출퇴근제 • 명전선물 지급