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.

• Human Pose Estimation 모델 핵심 성능을 개선해요. 모델의 정확도 / 속도 / Robustness를 지금보다 한 단계 더 높일 수 있도록 만드는 데 기여하실 거예요. • 최신 연구 동향을 파악하고, 직접 구현해서 서비스에 적용해요. CVPR, ICCV 등 Top-tier 학회의 최신 연구를 빠르게 파악하고, 핵심 아이디어를 서비스 모델에 적용하여 성능을 극대화하는 데 기여해요. • On-device 환경에서 동작할 수 있도록 AI 모델을 최적화해요. 모바일(Android/iOS) 환경에 모델을 탑재하기 위해 경량화(quantization, pruning 등)를 통한 추론 속도 최적화를 하고, 배포(LiteRT(TFLite), CoreML 등)해요. • 실사용 환경에서 나타나는 문제를 해결해요. 다양한 디바이스, 조명, 각도, 가려짐(occlusion) 등 실제 서비스 환경에서 발생하는 모델의 예측 실패 사례를 분석하고 해결해요. • 의학팀과 연계하여 제품에 탑재된 AI 모델을 검증해요. 단순 관절 예측 정확도를 넘어, 가동범위 오차 또는 운동 횟수, 유지시간 오차 등 기술/임상적 검증 결과를 도출해요.

• Human Pose Estimation(또는 기타 Vision) 관련 프로젝트를 직접 진행해본 분이면 좋아요. 모델 구조를 깊게 이해하고, 직접 구현해서 배포까지 해본 경험이면 best 👍🏻 • 관련 분야 경력 3년 이상, 또는 그에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분을 찾고 있어요. 우리에게 중요한 건 연차가 아니라 경험이에요. 신입이라도 Pose Estimation/Vision 문제를 직접 고민하고 해결을 시도해본 경험이 있다면 환영해요. • PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크를 활용해 모델을 직접 구현할 수 있는 분이면 좋아요. • 진행 상황을 유기적으로 공유하고, 문서를 통해 소통하는 것에 익숙하신 분이면 좋아요.

• iOS나 Android 기기에서 AI 모델을 최적화해본 경험이 있으면 더 좋아요. LiteRT(TFLite), CoreML, Tensorflow.js 등 on-device 배포 도구를 다뤄봤다면 금상첨화예요. • 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. • AI 모델을 개발하면서 겪은 문제와, 그 문제를 어떻게 해결하였는지 구체적으로 작성해 주세요. • 기술적으로 외부 공개가 민감한 사항일 경우, 해당 부분은 제외해 주세요.