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Make careers page default to MLE #59

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Jul 2, 2024
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Expand Up @@ -46,19 +46,19 @@ import figHome from './image/maum-home.png';
### 핵심 업무

<Tabs groupId="job-position">
<TabItem value="requirements" label="AI Scientist" default>

- 현실 세계의 문제를 해결하기 위한 최적의 ML/DL 알고리즘을 설계
- 기존 알고리즘 및 모델의 상업적 가치와 성능을 높이기 위한 개선 연구
- 주 연구 분야: Audio(STT, TTS), Vision(Face generation), NLP(LLM, Retrieval, Dialog)

</TabItem>
<TabItem value="ml-engineer" label="ML Engineer">
<TabItem value="requirements" label="ML Engineer" default>

- ML/DL 모델을 효율적으로 서빙하기 위한 시스템 개발 및 설계
- ML/DL 모델의 학습 및 서빙 성능을 높이는 최신 최적화/양자화 기법 탐색 및 적용
- 기존 학습/서빙 시스템의 성능을 높이기 위한 개선 방안 연구 및 구현

</TabItem>
<TabItem value="ai-scientist" label="AI Scientist">

- 현실 세계의 문제를 해결하기 위한 최적의 ML/DL 알고리즘을 설계
- 기존 알고리즘 및 모델의 상업적 가치와 성능을 높이기 위한 개선 연구
- 주 연구 분야: Audio(STT, TTS), Vision(Face generation), NLP(LLM, Retrieval, Dialog)

</TabItem>
</Tabs>

Expand All @@ -68,19 +68,19 @@ import figHome from './image/maum-home.png';
### 자격 요건

<Tabs groupId="job-position">
<TabItem value="requirements" label="AI Scientist" default>

- ML/DL 알고리즘을 깊이 이해할 수 있는 수준의 수학적 능력 및 모델링 능력
- TensorFlow, PyTorch 등 DL framework 활용 및 모델 구현에 자유로울 수 있는 수준의 개발 능력
- AI 관련 기술 논문을 읽고 내용을 충분히 이해하는데 무리가 없는 수준의 영어 능력

</TabItem>
<TabItem value="ml-engineer" label="ML Engineer">
<TabItem value="requirements" label="ML Engineer" default>

- Python, C++에 능숙하여 원하는 것을 구현할 수 있는 능력
- Docker를 사용하여 서비스를 구성할 수 있는 능력
- PyTorch 기반의 프레임워크로 작성된 코드를 이해하고 모델 아키텍처를 파악할 수 있는 능력

</TabItem>
<TabItem value="ai-scientist" label="AI Scientist">

- ML/DL 알고리즘을 깊이 이해할 수 있는 수준의 수학적 능력 및 모델링 능력
- TensorFlow, PyTorch 등 DL framework 활용 및 모델 구현에 자유로울 수 있는 수준의 개발 능력
- AI 관련 기술 논문을 읽고 내용을 충분히 이해하는데 무리가 없는 수준의 영어 능력

</TabItem>
</Tabs>

Expand All @@ -90,18 +90,18 @@ import figHome from './image/maum-home.png';
### 우대 요건

<Tabs groupId="job-position">
<TabItem value="requirements" label="AI Scientist" default>
<TabItem value="requirements" label="ML Engineer" default>

- 유관 전공 석사 이상의 경력 또는 관련 학회 논문 제출 경험
- 금융, 의료, 교육, 패션 등 산업별 실제 데이터 기반 AI 프로젝트 경험
- ML/DL 연구 논문 Implementation 또는 관련 Repository의 Contribution 경험
- OpenMP, MPI, CUDA 등 multi-core CPU나 가속기를 활용하여 프로그램의 성능을 최적화 해본 경험
- ONNX, ONNX Runtime을 사용해 PyTorch 모델을 변환하고 edge device에서 실행 해본 경험

</TabItem>
<TabItem value="ml-engineer" label="ML Engineer">
<TabItem value="ai-scientist" label="AI Scientist">

- 유관 전공 석사 이상의 경력 또는 관련 학회 논문 제출 경험
- OpenMP, MPI, CUDA 등 multi-core CPU나 가속기를 활용하여 프로그램의 성능을 최적화 해본 경험
- ONNX, ONNX Runtime을 사용해 PyTorch 모델을 변환하고 edge device에서 실행 해본 경험
- 금융, 의료, 교육, 패션 등 산업별 실제 데이터 기반 AI 프로젝트 경험
- ML/DL 연구 논문 Implementation 또는 관련 Repository의 Contribution 경험

</TabItem>
</Tabs>
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