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함께하게 될 FDE본부 Physical Intelligence 팀을 소개합니다!
MakinaRocks의 Physical Intelligence 팀은 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 것을 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 동료를 찾고 있습니다.
- 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.
- 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
MakinaRocks의 Physical Intelligence 팀은 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 것을 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 동료를 찾고 있습니다.
주요업무
- 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.
자격요건
- 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
