[FDE] Forward Deployed Engineer - Machine Learning

함께하게 될 FDE본부 Physical Intelligence 팀을 소개합니다 !

• MakinaRocks의 Physical Intelligence 팀 은 제조, 에너지 등 다양한 산업 현장에서 발생하는 문제를 Data-driven AI 기술로 해결합니다.
• 산업 시스템에서 수집되는 데이터를 바탕으로 시스템의 동작과 특성을 이해하고, Machine Learning과 최적화 기법을 활용하여 실제 운영과 의사결정을 개선하는 것 을 목표로 합니다.
• 실제 산업 현장의 시계열 데이터로 설비의 이상 징후를 탐지하거나, 데이터 기반 Dynamics Model로 시스템의 동작을 모사하고, 최적화 알고리즘을 통해 더 나은 운영 조건을 탐색하는 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다.
• 저희는 Forward Deployed Engineer(FDE)로서 고객 및 도메인 전문가와 긴밀하게 협업하며 실제 현장의 문제를 이해하고, 데이터 분석과 문제 정의부터 모델 설계, 실험 및 검증까지 기술적 해결 과정을 주도합니다. 특정 알고리즘이나 방법론에 얽매이지 않고 문제와 데이터의 특성에 가장 적합한 접근법을 찾아갑니다.
• 단순히 주어진 모델을 구현하는 것을 넘어, 문제의 본질을 이해하고 더 나은 해결 방법을 함께 고민하며 만들어갈 동료 를 찾고 있습니다.

이런 일을 함께 합니다.

• 제조, 에너지 등 다양한 산업 현장의 데이터를 분석하고, 고객의 요구사항을 구체적인 ML 문제로 정의합니다.
• 시계열 및 다변량 센서 데이터의 특성을 분석하고, 예측, 이상탐지, Dynamics Modeling 등 다양한 ML 모델을 설계하고 개발합니다.
• 데이터와 문제의 특성에 적합한 모델 구조 및 학습 전략을 수립하고, 체계적인 실험을 통해 성능과 적용 가능성을 검증합니다.
• ML 모델과 최적화 기법 등을 활용하여 산업 시스템의 운영 및 의사결정을 개선할 수 있는 기술적 해결 방안을 개발합니다.
• 고객 및 도메인 전문가와 직접 소통하며 문제와 요구사항을 구체화하고, 데이터 분석과 실험 결과를 바탕으로 기술적 해결 방향을 제안합니다.

이런 분을 찾습니다.

• Machine Learning 및 Deep Learning의 핵심 개념과 주요 알고리즘에 대한 이해를 보유하신 분
• Python 및 PyTorch를 활용한 ML 모델 개발 및 실험 경험이 있으신 분
• 시계열 데이터의 특성을 이해하고, 이를 활용한 데이터 분석 또는 모델링 경험이 있으신 분
• 데이터의 특성과 모델의 동작 원리를 고려하여 적절한 모델링 접근법을 선택하고 설계할 수 있는 분
• 가설 수립과 실험 설계, 정량적 평가를 통해 모델의 성능을 분석하고 개선할 수 있는 분
• 데이터 분석부터 모델 개발, 성능 검증 및 개선에 이르는 ML 프로젝트의 주요 과정을 주도적으로 수행한 경험이 있으신 분
• 불확실한 요구사항을 기술적 문제로 구체화하고, 다양한 이해관계자와 협업하며 해결해 나갈 수 있는 분

이런 분이면 더 좋습니다.

• Reinforcement Learning, Mathematical Optimization, Model Predictive Control(MPC) 등 최적화 및 의사결정 알고리즘 개발 경험이 있으신 분
• Dynamics Modeling, System Identification 또는 데이터 기반 시뮬레이터 개발 경험이 있으신 분
• 제조, 에너지, 로보틱스 등 산업 시스템 관련 데이터 분석 및 모델 개발 경험이 있으신 분
• 프로젝트의 기술적 방향성을 제안하거나 주요 기술적 의사결정을 주도한 경험이 있으신 분
• 고객 또는 도메인 전문가와 협업하여 요구사항을 구체화하고 기술적 문제를 해결한 경험이 있으신 분

합류하면 경험할 수 있는 것

• 다양한 산업의 실제 문제를 해결합니다.

제조, 에너지 등 여러 산업의 실제 데이터와 현장 문제를 접하며, 특정 도메인에 국한되지 않는 폭넓은 문제 해결 경험을 쌓을 수 있습니다.

• 모델 개발을 넘어 실제 의사결정 개선에 기여합니다.

데이터를 기반으로 시스템의 특성을 이해하고, Machine Learning과 최적화 기법을 활용하여 산업 현장의 운영과 의사결정을 개선하는 문제를 다룹니다.

• ML 문제 해결의 전 과정을 경험합니다.

고객 및 도메인 전문가와 함께 문제를 정의하고, 데이터 분석부터 모델 설계, 실험 및 검증까지 전 과정에 참여합니다. 모델의 성능뿐 아니라 실제 문제에 대한 적용 가능성까지 고민합니다.

• 자율적으로 기술을 선택하고 성장할 수 있습니다.

특정 기술이나 방법론에 제한되지 않고 문제에 적합한 접근법을 제안하고 검증할 수 있습니다. 다양한 프로젝트를 경험하며 점진적으로 기술적 의사결정과 방향성을 주도하는 Technical Lead로 성장할 기회도 열려 있습니다.

채용절차

• 서류검토
• 온라인 사전인터뷰
• 기술 인터뷰
• Fit 인터뷰
• 평판조회

기타 안내 사항

• 채용 프로세스 진행 시 추가 인터뷰나 과제를 요청드릴 수 있습니다.
• 입사 후 3개월의 수습 기간 및 수습 평가가 진행되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.