[26년 하반기 경력] SDF - 제조 DX Data Scientist

[제품 수준의 ML 개발]

• PoC나 실험에 국한되지 않고 실제 운영 환경에서 ML 모델 설계 및 구축, 배포
• ML 라이프 사이클 end-to-end 관리 (데이터 파이프라인 통합, 모델 학습, 검증, 배포 및 배포)
• 실제 운영 부하, data drift 및 예외 상황을 고려한 모델 확장성, Resilient, 유지보수성 확보 [MLOps]
• 테스트 자동화, 모델 버전 관리 및 배포 워크플로우 생성, CI/CD 파이프라인 구현
• 모니터링 프레임워크 구축 (모델 성능, Drift 및 성능 저하 추적, 운영 환경 내 재학습/경고 기능 제공)
• 모델 컨테이너화 및 기존 플랫폼(Docker, K8s, 클라우드 ML 서비스) 통합 [비즈니스 문제 정의 및 가치 명확화]
• 비즈니스 요구사항의 Data Scientice 문제로의 전환 및 명확화
• 엄격한 통계 및 실험 설계 방안 확보
• 비기술 이해관계자와 경영층 대상 비즈니스 가치, ROI 및 Impact 설명
• 비즈니스 성과 중심의 결과물 도출
• 국내외 정규대학 학사 또는 학사 이상의 학위를 보유하신 분
• 해외여행 또는 비자 발급 요건에 결격 사유가 없는 분
• 남성의 경우 병역 필 또는 면제되신 분
• 7년 이상의 데이터 과학 실무 경험을 보유하신 분
• ML 모델을 프로덕션 환경에 배포한 경험을 보유하신 분 (POC, 노트북, 학술 프로젝트 제외)
• Python 또는 R의 고급 능력 및 scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/PyTorch 등 표준 ML 라이브러리 숙련도를 보유하신 분
• MLflow, Kubeflow, SageMaker, Docker, ML 파이프라인 CI/CD 등 MLOps 도구 및 관행에 대한 업무 경험을 보유하신 분
• LLM, 프롬프트 엔지니어링, RAG 등에 대한 실무 경험을 보유하신 분 (프로덕션급 배포 제외) ※ 26년 하반기 경력 채용은 타 공고∙직무 간 중복 진행이 불가합니다.
• 데이터 과학, 통계학, 컴퓨터 과학, 수학 또는 관련 정량 분석 분야에서 석사 이상의 학위 이상을 보유하신 분
• 모델 파인튜닝, 실제 운영 시스템에서의 RAG 구현 등의 경험을 보유하신 분
• Kafka, Spark Streaming 등을 활용한 ML 추론용 실시간/스트리밍 데이터 파이프라인 구축 경험을 보유하신 분
• 통계 및 실험 방법론에 관한 논문 발표, 학술 발표, 또는 조직 내 표준 수립 경력을 보유하신 분
• 기술 및 비기술 이해관계자를 대상으로 명확하게 전달할 수 있는 높은 수준의 커뮤니케이션 및 문서화 역량을 보유하신 분
• 복잡한 분석 결과를 비즈니스 가치, ROI, 전략적 영향으로 설명하는 능력 및 경영진/비기술직 대상 발표 역량을 보유하신 분
• 연구 및 실험 단계에서 실제 운영 중인 시스템까지 모델을 전환한 경력 및 측정 가능한 비즈니스 성과 창출 실적을 보유하신 분
• 가설 검정, 인과 추론, A/B/다변량 검정, 표본 이론에 대한 강력한 이론적 기초 및 사상적 리더십을 보유하신 분 우리 조직은 Software Defined Factory(SDF) 구현을 위한 Digital Transfomation(DX) 기술과 방법을 생산 현장에 전개하고, 현대자동차그룹 제조현장 전반의 Use case 개발 가속화 위한 글로벌 거버넌스 구축 임무를 수행합니다. 또한, 제조 DX 어플리케이션 개발 수행 조직 내 어플리케이션 서비스 개발 업무를 수행합니다. 이를 위해, 대규모 제조 데이터를 처리하고 분석하며, 운영 환경에서 안정적으로 운영될 수 있는 어플리케이션을 개발합니다.