에버엑스는 AI 기반 근골격계 디지털 헬스케어 솔루션을 개발하는 기업입니다. 자체 제품군인 MORA를 통해 근골격계 질환의 진단부터 재활, 관리까지 이어지는 사용자 경험을 기술로 구현하고 있으며, 의료 현장과 일상 사이의 간극을 데이터와 AI로 좁혀가고 있습니다.

Controllable human-centric video generation 기술을 연구하고 개발해요. Pose, motion, camera 등 다양한 조건을 활용해 재활 및 헬스케어에 필요한 사람의 움직임과 상황을 원하는 방식으로 생성하는 기술을 고도화해요. 생성된 비디오의 품질을 평가하고 개선하는 방법을 연구해요. 영상 품질, 사실성(realism), 시간적 일관성(temporal consistency), 다양성 등을 평가할 수 있는 정량·정성 평가 체계를 설계해요. 대규모 synthetic video data generation pipeline을 구축하고 운영해요. 모델 학습부터 생성, 후처리, 데이터 선별까지 대규모 합성 데이터를 안정적으로 생산하기 위한 전체 파이프라인을 설계해요. 최신 비디오 생성 연구를 빠르게 검증하고 우리 문제에 적용해요. Diffusion, flow matching을 비롯한 최신 생성 모델 연구를 파악하고, 우리 도메인에 적합한 접근법을 찾아가요. 연구 결과를 논문과 기술 자산으로 발전시켜요. 연구 과정에서 얻은 새로운 방법론과 인사이트를 논문, 기술 문서, 내부 기술 자산으로 정리하고 발전시켜요.

Diffusion / flow-matching 기반 비디오 생성 관련 프로젝트(연구, 개발 등)를 직접 수행해본 경험이 있는 분이면 좋아요. 모델을 직접 학습(pre-training 또는 fine-tuning)하고 평가까지 수행해본 경험이 있으면 더 좋아요. 관련 분야 경력 3년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분을 찾고 있어요. 우리에게 중요한 건 연차가 아니라 경험이에요. 신입이라도 비디오 생성 문제를 직접 고민하고 해결을 시도해본 경험이 있다면 환영해요. 스스로 가설을 세우고, 실험을 설계해 검증하는 연구 사이클에 익숙하신 분이면 좋아요. 정답이 없는 문제를 즐기는 분이면 더 좋아요. PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용해 모델을 직접 구현하고 학습시킬 수 있는 분이면 좋아요. 진행 상황을 유기적으로 공유하고, 문서를 통해 소통하는 것에 익숙하신 분이면 좋아요.

Controllable video generation 분야를 연구하거나 다뤄본 경험이 있으면 더 좋아요. 생성 데이터를 활용해 모델을 학습하거나 데이터 생성 파이프라인을 설계한 경험이 있으면 더 좋아요. 대규모 생성 모델의 학습·추론 최적화 경험(distributed training, mixed precision)이 있으면 더 좋아요. 의료/헬스케어/피트니스 도메인 데이터를 다뤄본 경험이 있으면 더 좋아요. 스스로 문제를 정의하고 이를 해결하기 위해 다양한 시도를 한 경험이 있으면 더 좋아요. 문제를 해결하지 못했더라도 괜찮아요!

1. 서류 전형 2. 1차 면접 3. 2차 면접(필요시) 4. 최종 면접 5. 처우협의 6. 최종 합

이력서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요 임팩트 있었던 업무 또는 대표 프로젝트(최대 3개)의 결과에 대해 구체적으로 작성해 주세요. 비디오 생성 모델을 개발하면서 어떤 가설을 세웠고, 어떻게 실험하고 검증했는지, 그리고 과정에서 발생한 문제를 어떻게 해결했는지 작성해 주세요. 논문(1st author only), 오픈소스, 기술 블로그 등 공개 가능한 성과가 있다면 링크를 함께 첨부해 주세요. 기술적으로 외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.