포지션 상세
업스테이지는 “Making AI Beneficial”이라는 비전과 “Artificial General Intelligence (AGI) for Work”라는 미션 아래, AI 기술을 활용하여 사람들이 일하는 방식을 혁신하는 데 주력하고 있습니다. 단순한 업무 자동화 단계를 넘어 복잡한 의사결정 지원 및 비용 구조 개선을 이루어내어, 구성원들이 더욱 가치 있는 과업에 집중할 수 있도록 지원합니다.
업스테이지 Enterprise Business 부문은 고객사의 내부 환경에 AI를 직접 구축해서 판매합니다. 은행·보험사·증권사를 중심으로 제조, 건설, 방산까지 다양한 산업군의 고객이 확장되고 있고, 대부분의 프로젝트가 외부 인터넷이 차단된 온프레미스 환경에서 진행됩니다.
수천만 원 규모의 구독 갱신부터 수십억 원 규모의 전사 AI 플랫폼 구축까지 폭넓은 딜을 다루며, 초도 미팅부터 계약까지 짧게는 3개월, 길게는 1년이 넘게 이어질 수도 있습니다.
다른 어디에서도 경험하기 어려운, 실제 현장에 AI가 적용되는 경험을 함께하며 가파른 성장 곡선을 함께 그려나갈 열정적인 동료를 기다립니다.
업스테이지 Enterprise Data 팀은 고객이 마주하는 다양한 형태의 데이터를 기반으로, AI 기술이 적용될 업무를 파악하고 필요한 데이터 요건을 정의합니다. 이 과정에서 데이터의 수집, 분석, 가공, 평가, 관리 전반을 책임지며, 데이터 분석을 통해 업무 프로세스에 암묵적으로 녹아 있는 요구사항들을 구체화하여 프로젝트가 원활히 진행될 수 있도록 지원합니다.
고객사 담당자, AI 엔지니어, 프로젝트 매니저 사이에서 데이터 관점의 의사결정을 이끌며, AI가 실제 업무 현장에서 기대한 인식률을 낼 수 있도록 데이터의 품질과 일관성을 책임지는 핵심 역할을 담당합니다.
- 기존 고객사 업무 프로세스를 분석하고 AI가 적용될 대상 업무를 정의합니다. 고객사의 데이터 분포를 파악하고 난이도를 평가하며, 그 안에 숨어있는 예외 케이스나 리스크를 식별합니다.
- 고객사 담당자와의 인터뷰를 통해 AI 도입을 위한 최적의 데이터 관리 방안을 설계합니다.
데이터 매니저
- 데이터 수집, 정제, 가공(라벨링 포함)에 대한 계획을 수립하고 전체 진행을 관리합니다. 이 과정에서 데이터 가공 가이드라인을 작성하고 검수 기준을 수립하며, 데이터의 품질을 관리합니다.
- 모델 인식률 검증을 위한 평가 데이터셋을 설계하고 관리합니다.
- 개인정보 및 고객사 보안 기준에 맞게 데이터를 관리하고 관련 산출물을 문서화합니다.
- 모호한 요구사항을 구체적인 데이터 기준과 문서로 정리할 수 있는 구조화 역량
- 기초적인 AI 기술과 AI 데이터에 대한 지식
업스테이지 Enterprise Business 부문은 고객사의 내부 환경에 AI를 직접 구축해서 판매합니다. 은행·보험사·증권사를 중심으로 제조, 건설, 방산까지 다양한 산업군의 고객이 확장되고 있고, 대부분의 프로젝트가 외부 인터넷이 차단된 온프레미스 환경에서 진행됩니다.
수천만 원 규모의 구독 갱신부터 수십억 원 규모의 전사 AI 플랫폼 구축까지 폭넓은 딜을 다루며, 초도 미팅부터 계약까지 짧게는 3개월, 길게는 1년이 넘게 이어질 수도 있습니다.
다른 어디에서도 경험하기 어려운, 실제 현장에 AI가 적용되는 경험을 함께하며 가파른 성장 곡선을 함께 그려나갈 열정적인 동료를 기다립니다.
업스테이지 Enterprise Data 팀은 고객이 마주하는 다양한 형태의 데이터를 기반으로, AI 기술이 적용될 업무를 파악하고 필요한 데이터 요건을 정의합니다. 이 과정에서 데이터의 수집, 분석, 가공, 평가, 관리 전반을 책임지며, 데이터 분석을 통해 업무 프로세스에 암묵적으로 녹아 있는 요구사항들을 구체화하여 프로젝트가 원활히 진행될 수 있도록 지원합니다.
고객사 담당자, AI 엔지니어, 프로젝트 매니저 사이에서 데이터 관점의 의사결정을 이끌며, AI가 실제 업무 현장에서 기대한 인식률을 낼 수 있도록 데이터의 품질과 일관성을 책임지는 핵심 역할을 담당합니다.
주요업무
고객사 업무 프로세스 분석- 기존 고객사 업무 프로세스를 분석하고 AI가 적용될 대상 업무를 정의합니다. 고객사의 데이터 분포를 파악하고 난이도를 평가하며, 그 안에 숨어있는 예외 케이스나 리스크를 식별합니다.
- 고객사 담당자와의 인터뷰를 통해 AI 도입을 위한 최적의 데이터 관리 방안을 설계합니다.
데이터 매니저
- 데이터 수집, 정제, 가공(라벨링 포함)에 대한 계획을 수립하고 전체 진행을 관리합니다. 이 과정에서 데이터 가공 가이드라인을 작성하고 검수 기준을 수립하며, 데이터의 품질을 관리합니다.
- 모델 인식률 검증을 위한 평가 데이터셋을 설계하고 관리합니다.
- 개인정보 및 고객사 보안 기준에 맞게 데이터를 관리하고 관련 산출물을 문서화합니다.
자격요건
- 데이터를 분석하여 패턴, 분포, 이상치를 파악하고 인사이트를 도출할 수 있는 역량- 모호한 요구사항을 구체적인 데이터 기준과 문서로 정리할 수 있는 구조화 역량
- 기초적인 AI 기술과 AI 데이터에 대한 지식
