마키나락스-logo
마키나락스
[전문연] 머신러닝 엔지니어 (강화학습)
직군Tech
경력사항무관
고용형태정규직
근무지대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343

👨‍👦‍👦함께하게 될 ML Solution팀을 소개합니다 !

ML Solution팀은 제조/에너지 산업에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 AI 기술을 개발하고 실적용하여 실질적인 가치를 만드는 팀입니다.


ML Solution팀은 이런 일을 합니다.

  • 제조, 에너지 분야에서 발생하는 문제에 대해 데이터와 AI 기술을 이용해 체계적인 해결책을 도출하고, 실증을 통해 검증합니다.
  • 검증된 기술을 지속적인 개선과 운영이 가능한 형태로 현장에 배포합니다.
  • AI 실적용 성공 사례를 지속적으로 만들고, AI 기술 개발, 배포, 운영, 개선 전체 과정을 효율화 할 수 있는 체계를 만들고 개선합니다.

👉 MakinaRocks Use Cases 바로가기


ML Solution팀은 이렇게 일합니다.

  • 고객이 실제 원하는 것이 무엇인지를 고민하여 문제를 정의하고 해결 방향을 찾습니다.
  • Cross-functional한 팀을 지향하며, 서로 공유하고 논의하며 개선합니다.
  • 안되는 이유 10가지보단 되는 이유 1가지에 집중합니다.
  • 반복적인 작업을 자동화하여 업무 효율을 높입니다.
  • 가설은 구체적으로, 검증은 과학적으로


Reinforcement Learning Engineer가 풀고 있는 주요 제어, 최적화 과제를 소개합니다.



💡이런 분을 찾습니다

  • Reinforcement Learning 역량
  • 강화학습 기술의 원리를 이해하고 계신 분
  • 강화학습 알고리즘들의 특징들을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있는 지식을 갖추신 분
  • Software Engineering 역량
  • 자료구조, 알고리즘 등에 대한 기본 지식이 있으신 분
  • 알고리즘의 시간, 공간 복잡도에 대해 잘 이해하고 계신 분
  • 문제 풀이, Pseudo Code 작성 및 실제 구현에 문제가 없으신 분


📣우대사항

  • 강화학습 관련 기업 프로젝트 경험 있으신 분
  • 최신 강화학습 연구 동향을 알고 강화학습 논문 작성 경험 있으신 분
  • 주요 강화학습 파이썬 패키지에 익숙하신 분 (Gym, Ray.RLLib 등)
  • 강화학습을 포함한 제어, 최적화 기법을 배포 및 운영한 경험이 있으신 분 (Model Predictive Control, Simulated Annealing, Genetic Algorithm 등)
  • 분산 강화학습 구현 경험 있으신 분 (분산 처리, gRPC, Redis 등)


📆채용절차

  • 서류접수
  • 온라인 코딩테스트
  • 기술 인터뷰
  • Fit 인터뷰
공유하기
[전문연] 머신러닝 엔지니어 (강화학습)

👨‍👦‍👦함께하게 될 ML Solution팀을 소개합니다 !

ML Solution팀은 제조/에너지 산업에서 발생하는 다양한 문제를 해결하기 위한 AI 기술을 개발하고 실적용하여 실질적인 가치를 만드는 팀입니다.


ML Solution팀은 이런 일을 합니다.

  • 제조, 에너지 분야에서 발생하는 문제에 대해 데이터와 AI 기술을 이용해 체계적인 해결책을 도출하고, 실증을 통해 검증합니다.
  • 검증된 기술을 지속적인 개선과 운영이 가능한 형태로 현장에 배포합니다.
  • AI 실적용 성공 사례를 지속적으로 만들고, AI 기술 개발, 배포, 운영, 개선 전체 과정을 효율화 할 수 있는 체계를 만들고 개선합니다.

👉 MakinaRocks Use Cases 바로가기


ML Solution팀은 이렇게 일합니다.

  • 고객이 실제 원하는 것이 무엇인지를 고민하여 문제를 정의하고 해결 방향을 찾습니다.
  • Cross-functional한 팀을 지향하며, 서로 공유하고 논의하며 개선합니다.
  • 안되는 이유 10가지보단 되는 이유 1가지에 집중합니다.
  • 반복적인 작업을 자동화하여 업무 효율을 높입니다.
  • 가설은 구체적으로, 검증은 과학적으로


Reinforcement Learning Engineer가 풀고 있는 주요 제어, 최적화 과제를 소개합니다.



💡이런 분을 찾습니다

  • Reinforcement Learning 역량
  • 강화학습 기술의 원리를 이해하고 계신 분
  • 강화학습 알고리즘들의 특징들을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있는 지식을 갖추신 분
  • Software Engineering 역량
  • 자료구조, 알고리즘 등에 대한 기본 지식이 있으신 분
  • 알고리즘의 시간, 공간 복잡도에 대해 잘 이해하고 계신 분
  • 문제 풀이, Pseudo Code 작성 및 실제 구현에 문제가 없으신 분


📣우대사항

  • 강화학습 관련 기업 프로젝트 경험 있으신 분
  • 최신 강화학습 연구 동향을 알고 강화학습 논문 작성 경험 있으신 분
  • 주요 강화학습 파이썬 패키지에 익숙하신 분 (Gym, Ray.RLLib 등)
  • 강화학습을 포함한 제어, 최적화 기법을 배포 및 운영한 경험이 있으신 분 (Model Predictive Control, Simulated Annealing, Genetic Algorithm 등)
  • 분산 강화학습 구현 경험 있으신 분 (분산 처리, gRPC, Redis 등)


📆채용절차

  • 서류접수
  • 온라인 코딩테스트
  • 기술 인터뷰
  • Fit 인터뷰
직군Tech
경력사항무관
고용형태정규직
근무지대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343
공유하기