물류는 이제 데이터와 기술의 싸움입니다. AI 모델개발팀은 네트워크 최적화와 운영 효율화를 통해 물류 비즈니스의 근본적인 경쟁력을 강화하는 역할을 맡고 있습니다. 단순한 모델 개발에 그치지 않고, Agentic AI와 같은 최첨단 기술을 실제 물류 현장에 이식합니다. OCR, 시각 지능, 로봇 제어 등 정형과 비정형을 넘나드는 방대한 데이터를 다루며, 풀필먼트와 라스트마일 혁신을 이끌어갈 동료를 찾고 있습니다. 글로벌 No.1 물류 Tech 기업으로 나아가는 길에 핵심 엔진이 되어주세요. 대한민국의 물류 지도를 AI로 다시 그려나갈 분, 물류 도메인과 AI 기술의 결합이 만드는 무한한 가능성에 도전할 여러분을 환영합니다.

[Agentic AI 개발] - Agent Architecture 설계 및 개발 - Agent 핵심 기능(인식, 추론, 행동, 학습 등) 구현 - Agent의 통합 및 테스트: 외부 시스템 연동, 시뮬레이션 환경 구축, 성능 평가 지표 개발/개선, 테스트 및 검증 등 - Agent 관리 및 유지보수: 모니터링 시스템 구축, 오류 처리 및 복구, 업데이트 및 개선 등 - 윤리적 고려 및 안전 장치 개발: 편향성 완화, 투명성 확보, 안전 장치 마련 등 [(모델 개발 경험이 있는) ML/LLMOps 개발] - ML/LLM 파이프라인 구축 및 자동화 - 모델 배포 및 관리 - 인프라 관리 - 모델 모니터링 및 성능 관리 - CI/CD 시스템 구축 - 학습/추론용 데이터 및 모델 거버넌스 [AI-based Optimization 모델 개발] - 최적화 대상 문제/유형 정의 및 데이터 분석, 특징 추출 - AI 기반 최적화 모델 설계 및 개발: 최적화 알고리즘(일반적인 AI/ML 알고리즘, 강화학습, 진화 알고리즘 등) 개발 및 적용, 손실 함수 및 보상 함수 설계, 제약 조건 처리 방안 설계 등 - 모델 학습 및 평가 후 개선 [On-Device AI 모델 개발] - On-Device 환경 분석 및 요구사항 정의: 요구되는 기능과 대상 기기의 하드스펙 맞춤형 요구사항 정의 - 모델 경량화 및 최적화 - 데이터 처리 및 관리 - 시스템 통합 및 테스트, MLOps for On-Device [수요예측 AI 모델 개발] - 예측 대상 및 목표 정의, 사업과의 연계성 확인 - 데이터 수집 및 분석, 데이터 탐색을 통한 데이터 이해, Feature Engineering - 수요예측 AI 모델 설계 및 개발 - 모델 평가 및 검증

[지원자격] - 석/박사 기간 포함 5년 이상의 AI/ML/Deep Learning 이론(수학 이론 포함) 및 실무지식 - 딥러닝 프레임워크(Pytorch, Tensorflow 등) 활용에 능숙 - 소프트웨어 엔지니어링 능력: 데이터 분석 및 모델 개발 뿐 아니라 시스템 통합, 서비스/모델 API 개발, On-Prem/Cloud 상 서비스 배포 경험 필요 - Cloud 컴퓨팅 플랫폼(AWS, GCP, Azure 등)에서 AI 기반 서비스 배포 경험 보유 - 효율적인 Hyper-Parameter Tuning을 통한 최적 모델 도출 경험 보유 - 뛰어난 문제 해결 능력 및 논리적 사고 - 부서 간 협업 및 간결한 소통 능력 [기술 Skill Set] - 공통: Python, Pytorch/Tensorflow, Scikit-Learn, Transformers(HuggingFace), Apache Airflow, GitLab CI/CD, Docker 등 - Agentic AI: Langchain/AutoGen/BabyAGI/SemanticKernel/CrewAI, AWS Bedrock (커스텀 튜닝 포함), Neo4j/RDFlib/GraphRAG, Open AI Gym 등 - On-Device AI: C/C++ (임베디드 환경 개발), Java/Kotlin (Android), Swift/Objective-C (iOS) 등

■ Agentic AI 개발자, ML/LLMOps 개발자 - 시장에 출시된 혹은 이미 운영중인 ML/LLMOps 경험 보유 - Agentic AI 프레임워크(Langchain, AutoGen, BabyAGI, Semantic Kernel, CrewAI 등) 기반 실서비스 배포 경험 보유 - 복잡한 시스템 아키텍처 설계 및 개발 리딩 경험 보유 ■ On-Device AI 모델 개발자 - On-Device용 딥러닝 프레임워크(Tensorflow Lite, Pytorch Mobile 등) 활용 능숙 - 임베디드 시스템 및 모바일 프로그래밍 지식 보유: Android, iOS 등 모바일 운영체제 이해 및 C/C++, Java, Kotlin, Swift 등의 추가 프로그래밍 능력 필요

[전형절차] • 서류전형 - TEST전형 (인성검사) - 직무특성화 검증 & 1차면접 (실무면접) - 2차면접 (임원면접) - 평판조회, 채용검진, 학력/경력검증 - 처우안내/동의 * 전형절차는 상기와 같이 진행되며, 최종 채용 결정은 모든 전형절차 완료 후 이루어집니다. * 전형절차 및 일정은 상황에 따라 변동될 수 있습니다.

[기타사항] • 필요 시, 추가 서류(포트폴리오, 경력기술서 등)는 하단의 '첨부파일' 기능을 통해 업로드 바랍니다. • 기본자격요건 : 남성의 경우, 병역 필 또는 면제자 /해외 여행에 결격사유 없는 자 • 적합역량을 보유한 취업보호 대상자(보훈, 장애인 등)는 관계법령에 의거하여 우대합니다. • [채용절차의 공정화에 관한 법률] 11조에 따른 채용 서류 반환 절차는 채용 홈페이지 공지사항을 참고해주시기 바랍니다. • 지원서 및 전형절차 중 확인된 내용이 사실과 다르거나, 허위 서류를 제출하신 경우 채용이 취소될 수 있습니다. • CJ대한통운 채용 정보는 공식 채용 홈페이지에서 확인해 주시기 바랍니다.