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마키나락스
머신러닝 엔지니어 (조합최적화)
직군Tech
경력사항무관
고용형태정규직
근무지대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343, 12F

👨‍👦‍👦 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.


  • 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.
  • 자동화를 통해 본연의 일에 집중할 수 있게 합니다.
  • 가설은 구체적으로, 검증은 과학적으로


  • ML Solution 팀원을 소개합니다. (인터뷰 보기)

https://bit.ly/3Jfchem

https://bit.ly/3MU4AfU


👨‍💻 이런 일을 함께 합니다

ML Solution의 OLP파트는 21년 4월부터 수백대의 로봇이 배치된 조립공정에서 모든 용접점을 시간 내 용접 가능한 로봇 프로그램을 자동으로 생성하는 솔루션을 연구 개발 하고 있는 파트입니다.

조립공정은 많은 로봇들이 진출한 대표적인 장소이지만, 불량한 용접점, 복잡한 장애물, 한정된 작업 시간, 협소한 작업 공간 등 다양한 제약들이 있어 아직 많은 부분이 사람의 개입을 필요로 하고 있습니다. 이런 제약들을 극복하고 로봇 프로그램을 자동 생성하는 것은 분명 도전적인 문제이며, OLP파트는 이를 풀기 위해 Robotics 및 머신러닝의 전문가들과 함께 다양한 방법들을 연구/개발하고 있습니다.


📋 Machine Learning Engineer (조합최적화)

  • 공정 내 다양한 요소들의 최적 분배를 찾는 기술을 연구 개발합니다.
  • 실제 산업 공정의 문제로부터 Cost를 설계합니다.
  • Genetic Algorithm, Particle swarm optimization, 강화학습 등을 활용한 실험을 수행합니다.
  • Robotics와 머신러닝을 함께 사용하는 프로젝트를 수행합니다.
  • 논문, 특허, 세미나, 오픈소스 활동 등을 통해 연구성과를 공유합니다.


💡이런 분을 찾습니다

  • 조합최적화에 대한 지식이 있으신 분
  • Software Engineering 관련 지식(자료구조, 알고리즘, OS, DB, 디자인 패턴 등)이 있으신 분
  • 문제 풀이, pseudo code 작성 및 실제 구현에 문제가 없으신 분
  • 주요 기계학습, 데이터 분석 파이썬 패키지 활용이 가능하신 분 (pytorch, tensorflow, pandas, pymoo 등)


📣우대사항

  • 강화학습에 대한 지식이 있으신 분
  • 제어, 최적화 기법을 배포 및 운영한 경험이 있으신 분
  • 소프트웨어 배포 경험이 있으신 분


📆 채용절차

  • 서류접수
  • 온라인 코딩테스트
  • 기술인터뷰
  • Fit인터뷰
공유하기
머신러닝 엔지니어 (조합최적화)

👨‍👦‍👦 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.


  • 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.
  • 자동화를 통해 본연의 일에 집중할 수 있게 합니다.
  • 가설은 구체적으로, 검증은 과학적으로


  • ML Solution 팀원을 소개합니다. (인터뷰 보기)

https://bit.ly/3Jfchem

https://bit.ly/3MU4AfU


👨‍💻 이런 일을 함께 합니다

ML Solution의 OLP파트는 21년 4월부터 수백대의 로봇이 배치된 조립공정에서 모든 용접점을 시간 내 용접 가능한 로봇 프로그램을 자동으로 생성하는 솔루션을 연구 개발 하고 있는 파트입니다.

조립공정은 많은 로봇들이 진출한 대표적인 장소이지만, 불량한 용접점, 복잡한 장애물, 한정된 작업 시간, 협소한 작업 공간 등 다양한 제약들이 있어 아직 많은 부분이 사람의 개입을 필요로 하고 있습니다. 이런 제약들을 극복하고 로봇 프로그램을 자동 생성하는 것은 분명 도전적인 문제이며, OLP파트는 이를 풀기 위해 Robotics 및 머신러닝의 전문가들과 함께 다양한 방법들을 연구/개발하고 있습니다.


📋 Machine Learning Engineer (조합최적화)

  • 공정 내 다양한 요소들의 최적 분배를 찾는 기술을 연구 개발합니다.
  • 실제 산업 공정의 문제로부터 Cost를 설계합니다.
  • Genetic Algorithm, Particle swarm optimization, 강화학습 등을 활용한 실험을 수행합니다.
  • Robotics와 머신러닝을 함께 사용하는 프로젝트를 수행합니다.
  • 논문, 특허, 세미나, 오픈소스 활동 등을 통해 연구성과를 공유합니다.


💡이런 분을 찾습니다

  • 조합최적화에 대한 지식이 있으신 분
  • Software Engineering 관련 지식(자료구조, 알고리즘, OS, DB, 디자인 패턴 등)이 있으신 분
  • 문제 풀이, pseudo code 작성 및 실제 구현에 문제가 없으신 분
  • 주요 기계학습, 데이터 분석 파이썬 패키지 활용이 가능하신 분 (pytorch, tensorflow, pandas, pymoo 등)


📣우대사항

  • 강화학습에 대한 지식이 있으신 분
  • 제어, 최적화 기법을 배포 및 운영한 경험이 있으신 분
  • 소프트웨어 배포 경험이 있으신 분


📆 채용절차

  • 서류접수
  • 온라인 코딩테스트
  • 기술인터뷰
  • Fit인터뷰
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