[포지션 소개]
Superb AI의 Forward Deployed Engineer(FDE)는 Applied AI 팀 소속으로, Superb AI의 AI 원천기술을 제조·물류·인프라 등 실제 산업 현장에 적용하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다.
우리 팀의 FDE는 현장의 문제를 직접 정의하고, 그에 맞는 솔루션을 스스로 설계·개발하며, 그 결과물을 여러 프로젝트에서 다시 활용할 수 있는 자산으로 만들어 다음 문제 해결의 출발점이 되게 하는 사람입니다. 완성된 제품을 현장에 배포하는 것에 그치지 않고, 이 사이클 자체가 곧 우리 팀의 경쟁력입니다.
FDE는 프로젝트를 처음부터 끝까지 오너십을 갖고 이끕니다. 문제 정의부터 데이터 설계, 모델 리서치, 배포, 운영까지 전체 사이클을 설계하고, 그 결과물 중 무엇이 여러 프로젝트에서 다시 활용할 수 있는 자산이 될지 판단하여 정리합니다.
[팀 소개]
Applied AI 팀은 단순한 객체 탐지 모델의 성능 개선을 넘어, Superb AI가 자체 개발한 Vision Foundation Model(ZERO)을 기반으로 Multi-camera Vision System과 VLM(Vision-Language Model) 등 최신 기술을 결합하여, 복잡한 환경에서도 강인하게 동작하는 완성도 높은 솔루션을 개발합니다. 기존에 담당하던 Video Analytics뿐 아니라 비전 기반 솔루션 전반을 담당합니다.
주요업무
[프로젝트 오너십 및 솔루션 설계]
• 모호한 현장 요구사항을 기술적 문제로 정의하고, 프로젝트 스코핑과 우선순위를 주도적으로 결정합니다.
• 문제 정의부터 데이터 설계, 배포, 운영까지 end-to-end 사이클을 설계하고 책임집니다.
[현장 솔루션 개발]
• Superb AI가 자체 개발·관리하는 Vision Foundation Model(ZERO)을 실제 현장에 적용하고 배포하며, 객체 탐지·추적부터 복잡한 상황 판단이 필요한 VLM 파인튜닝·평가까지 문제에 맞는 모델을 직접 리서치·개발합니다.
• 현장마다 하드웨어 스펙과 카메라 설치 환경이 제각각인 만큼, 다양한 Computer Vision 기법을 조합하여 각 환경에 맞는 최적의 해법을 찾고, 정확도와 비용을 함께 고려하여 배포합니다.
[자산화 및 팀 기여]
• 여러 프로젝트에서 반복되는 패턴을 재사용 가능한 모듈, 파이프라인, 데이터셋, 문서 등으로 정리하여, 다음 프로젝트가 매번 처음부터 시작하지 않도록 만듭니다.
• Junior FDE 멘토링과 기술 리뷰를 수행하고, 현장에서 얻은 인사이트를 Sales/PM/유관팀에 공유합니다.
자격 요건
• 머신러닝 관련 엔지니어링 업무 5년 이상의 경험을 보유한 분 (머신러닝을 활용해 실제 엔지니어링 문제를 해결해온 경험)
• 모호한 문제를 스스로 정의하고, 솔루션 전체를 설계·완성까지 이끌어본 경험이 있는 분
• 실서비스 환경에 ML 모델을 직접 배포하고, 실데이터를 기반으로 성능을 개선해본 분
• Linux 및 네트워크(TCP/UDP, RTSP) 지식을 바탕으로 Docker, Kubernetes 기반 배포·운영이 가능한 분
• 복잡한 기술 이슈를 구조화하여 분석하고, 다양한 이해관계자와 기술적으로 조율할 수 있는 분
우대사항
• TensorRT, ONNX Runtime 등을 활용한 추론 최적화, 또는 vLLM 등을 활용한 VLM/LLM 서빙·양자화 경험이 있는 분
• Vision-Language Model의 파인튜닝, 평가 지표 설계, 신규 도메인 적용 경험이 있는 분
• GStreamer, OpenCV 기반 실시간 파이프라인 구성 및 IP 카메라(ONVIF) 연동 경험이 있는 분
• NVIDIA GPU 서버 인프라 구축 또는 Kubernetes(K8s) 기반 오케스트레이션 운영 경험이 있는 분
• NVIDIA Jetson 등 엣지 환경에서의 모델 배포 및 성능 튜닝 경험이 있는 분
• 제조, 물류, 보안 등 산업 현장에서의 시스템 통합 또는 기술 컨설팅 경험이 있는 분