[합류하게 될 팀에 대해 알려드려요] • Vision Service 팀에서는 프로덕트에 있는 ML 개발자들이 빠르고 효율적으로 일하기 위한 공통적으로 사용하는 라이브러리와 플랫폼을 개발하고 인프라를 구축하는 일을 해요.

• 이미지 생성 모델을 학습하고 Workflow를 구조화하여 서비스에 반영하는 업무를 진행해요 • 최신 이미지 생성 모델 트랜드를 파악하고 서비스 적용 및 확장에 기여해요 • 학습 이미지 수집 파이프라인과 GPU 최적화 서빙도 지원해요.

• Stable Diffusion 관련 모델 아키텍처 및 다양한 학습 구조를 이해해야 해요 (SD1~3, FLUX) • Webui(Comfyui, Automatic 1111) 에 마운트 되는 다양한 Vision Component 기술을 알고 있어야 해요. (Controlnet, Upscaling, IPAdapter 등) • Inference 최적화를 위한 다양한 기법을 적용할 수 있어야 해요. (Quantization, Speedup Methodology 등) • Stable Diffusion 관련 프로젝트 경력이 1년 이상 필요해요.

• Stable Diffusion 관련 서비스 경험이 있으면 좋아요. (프로필 생성, 스타일 변환 등) • 버전별 Stable Diffusion 모델 학습 경험이 있으신 분을 선호해요. (Dreambooth, Lora, Text Inversion) • 모델 학습을 위한 데이터 수집 및 관련 파이프라인 경험이 있으면 좋아요. (Image Quality, Captioning 등) • Basic Vision 지식 과 모델 개발 경험이 있으신 분을 선호해요. (Object Detection, Segmentation 등) • Stable Diffusion 모델 경량화 및 서빙 경험이 있으면 더 좋아요.

• 서류 접수 > 1차 직무 인터뷰 (코딩) > 2차 직무 인터뷰 > 문화적합성 인터뷰 > 레퍼런스 체크 > 처우 협의 > 최종 합격 • 1차 직무 인터뷰에서는 간단한 코딩 테스트, 이력 체크, ML 기초 지식 테스트가 진행될 예정이에요. • 2차 직무 인터뷰에서는 심층 기술 면접과 ML 모델 설계를 주제로 면접이 진행될 예정이에요.

[이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요] • 현재 채용 공고와 관련 있었던 업무/프로젝트, 그 결과에 대해 구체적으로 작성해주세요. 프로젝트에서 어떤 모델을 사용했는지 구체적으로 작성해주세요. • 프로젝트에서 개발한 모델이 풀고자 하는 문제 정의한 경험, 정의한 문제가 어디에 적용되었는지 경험이 있다면 작성해 주세요. • 모델을 개발하면서 겪은 문제와 그 문제를 어떻게 그리고 얼마나 개선하였는지 구체적으로 작성해 주세요. • 기술적으로 외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요. [함께할 동료를 위한 한마디] "한국에서 새로운 결제 수단을 만드는 일에 가슴이 뛰는 분이라면 함께 하고 싶습니다." • ML 기술로 고객을 직접 만날 수 있는 제품을 함께 만들어갈 동료분을 기다리고 있어요. • Vision 기술뿐만 아니라 제품과 관련된 다양하고 도전적인 문제를 함께 풀어가고 싶어요.