직무 Summary 넥스트증권 ​콘텐츠서비스개발팀에서 ​AI가 ​생성한 영상의 ​품질을 모델로 끌어올리고 자동으로 ​검증하는 ​역할을 담당합니다. ​영상 생성 모델을 ​비교·선정해 서비스에 ​적용하고, ​생성 결과를 ​자동으로 ​채점하는 ​평가 체계를 구축합니다. ​금융 ​콘텐츠 기준에 맞춰 ​검수 ​모델을 ​정렬하고, 생성부터 검수까지의 ​파이프라인에 안정적으로 ​탑재합니다. ​모델을 쓰는 ​데 그치지 ​않고 ​수만 건 단위로 ​돌아가는 시스템으로 ​만드는 엔지니어링을 함께 담당합니다.

1) 영상 생성 모델 선정 • 상용·오픈웨이트 영상 생성 모델(Veo, Kling, Seedance, Hailuo 등)을 품질·비용·지연 기준으로 비교해 콘텐츠 유형별 모델·파라미터 조합 설계 • 새로 공개되는 모델을 선제적으로 검증해 교체·추가 여부를 데이터로 판단 2) 생성 품질 자동 평가 • 사람이 눈으로 보던 검수 기준을 지표로 바꾸고, 생성 결과를 자동으로 채점하는 평가 파이프라인 구축 • VLM 기반 영상 이해로 프롬프트 반영도·장면 일관성·금융 표현 위반을 검증하고, 오탐·미탐 사례를 반복 개선 • 콘텐츠·컴플라이언스 담당자와 '올바른 금융 콘텐츠' 기준을 정의하고 모델을 정렬 3) 모델 운영 • 금융 콘텐츠 과제에 맞춘 파인튜닝·경량화와 추론 최적화 (AWS Bedrock 등 하이브리드 환경) • 생성·검수 모델을 콘텐츠 플랫폼에 탑재하고 실서비스에서 품질·비용·처리 속도의 균형 관리

• 5년 이상 12년 이하의 관련 분야 경력 또는 이에 준하는 실력을 프로젝트로 입증할 수 있는 분 • 모델을 호출해 보는 수준을 넘어, 생성·평가 파이프라인을 코드로 설계하고 운영한 경험 • AI 영상 생성 모델의 동작 원리와 한계에 대한 깊은 이해 (Text-to-Video, Image-to-Video, 모션·일관성 제어 등) • 모델 비교·선정을 재현 가능한 실험으로 설계하고, 품질을 측정 가능한 지표로 검증한 경험 • AI 영상 생성 도구로 실제 콘텐츠를 제작해 보고, 그 과정을 파이프라인으로 자동화한 경험 • 외부 생성 API의 실패·재시도·멱등성·비용 상한을 코드로 통제한 경험 • AWS에서 컨테이너 기반 서비스를 직접 배포·운영한 경험 • AI 개발 도구(코딩 에이전트 등)로 개발 생산성을 높이고, 생성된 결과물의 정확성·보안·테스트를 직접 검증한 경험

1) GPU 및 비용 최적화 • GPU 환경에서 모델을 학습·서빙하며 자원을 운영한 경험 • GPU·모델 호출 비용을 실제로 줄여 본 경험 (인스턴스·스팟 선택, 배치·캐싱, 저가 모델 라우팅 등) • 분산 학습 환경 구성 및 GPU 프로파일링·메모리 튜닝 경험 • vLLM, TensorRT-LLM 등으로 모델을 서비스에 배포하고 경량화(quantization, distillation)로 처리량을 끌어올린 경험 2) 영상 생성 및 멀티모달 • 상용 영상 생성 API나 오픈웨이트 모델(Wan, LTX-2, HunyuanVideo 등)을 프로덕션 파이프라인에서 운영·튜닝한 경험 • VLM·VideoLLM을 활용한 영상 이해·캡셔닝·검수 경험 • 이미지·영상 생성 모델 파인튜닝 경험 (LoRA/PEFT, ControlNet, 캐릭터·스타일 일관성 확보 등) • TTS·음성 합성이나 영상·오디오 동기화를 다뤄본 경험 3) 모델 학습 및 평가 • LLM 또는 대규모 모델을 직접 학습·평가한 경험 (fine-tuning, pre-training, RLHF 등 정렬 기법) • LLM·멀티모달 평가 체계(benchmark, human evaluation) 설계 또는 safety/alignment 관점의 검증 경험 • 금융·규제 산업 데이터를 다뤄본 경험 • 컨테이너화·배포, AWS 환경에서의 모델 학습·추론 운영 경험 • 스스로 문제를 정의하고 다양한 시도를 해본 경험 (성공 여부와 상관없이, 가설 설정 및 검증 과정 중심)

■ 채용 과정 · 서류접수 ＞ AI Screening ＞ 1차 인터뷰 ＞ 2차 인터뷰 ＞ 처우논의 ＞ 최종합격 · 전형 단계 중 필요 시, 사전 동의 후 레퍼런스 체크 진행 · 장애인 및 국가보훈대상자는 지원 시 관련법에 따라 우대함 * 본 채용 포지션의 전형 절차상, 1차 면접에 앞서 AI 스크리닝이 진행될 예정입니다. · 채용 직무 및 진행 상황에 따라 추가 인터뷰 또는 별도의 전형이 진행될 수 있습니다. · AI 스크리닝은 지원자의 직무 관련 역량 및 커뮤니케이션 역량 확인을 위한 참고 자료로 활용됩니다. · 인터뷰 진행 과정에서 수집되는 음성, 영상 및 응답 정보는 채용 절차 운영 및 평가 목적에 한하여 활용되며, 관련 법령 및 개인정보 보호 기준에 따라 안전하게 관리됩니다. · 최종 채용 여부는 면접 결과 및 종합 평가를 기반으로 결정됩니다. ■ 필수 제출 서류 · 국문 이력서 제출 - 이력서에는 임팩트 있었던 프로젝트(최대 3개)의 결과를 구체적으로, 모델을 다루며 세운 가설과 검증 과정, 그 과정에서 겪은 문제를 어떻게 해결했는지 작성해 주세요. · (선택) GitHub/기술 블로그/포트폴리오 링크 첨부 · (선택) AI 영상 생성·평가 프로젝트 경험 상세 기술 (모델 선정 근거, 비교 과정, 품질 지표, 결과)

[유의사항] · 상기 영입 절차는 기본 프로세스이며, 회사의 사정에 따라 전형 절차가 추가 또는 변경될 수 있습니다. · 세부 사항(지원 자격, 전형 방식 등)은 공고별로 상이하며, 지원자는 공고 내용을 충분히 확인할 책임이 있습니다. · 지원서 및 제출 자료에 기재된 내용이 사실과 다르거나 허위로 판명될 경우, 전형 진행 중 또는 합격 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다. · 전형 진행 과정에서 필요 시, 지원자의 사전 동의를 받아 레퍼런스 체크 등 추가 검증 절차가 진행될 수 있습니다. · 장애인 및 국가보훈대상자는 관련 법령에 따라 우대합니다. · 원활한 채용 운영을 위해 동일 기간 내 복수 포지션에 대한 동시 지원은 제한될 수 있습니다. · 본 채용은 수시채용으로 진행되며, 적합한 인재 채용 시 공고는 사전 고지 없이 조기 마감될 수 있습니다. · 면접 방식 및 소요 시간은 전형 단계 및 상황에 따라 변경될 수 있습니다. · 복지 및 혜택은 회사의 내부 규정, 취업규칙 및 개별 근로계약에 따라 변경 또는 제한될 수 있으며, 근로 형태에 따라 적용 범위가 상이할 수 있습니다. · 문의: TA팀

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