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[About Superb AI]
Superb AI는 Vision AI로 세상의 ‘눈’을 바꾸고 있습니다.
제조 공장과 물류센터, 공항, 호텔, 도시 인프라 등 사람의 시선이 닿기 어려운 곳에서도,
Vision AI는 상황을 인식하고 판단을 지원해 산업의 효율을 높이며 세상을 더 스마트하게 변화시킵니다.
Superb AI는 환경에 최적화된 Vision AI를 구현하기 위해,
기업이 직접 필요한 AI를 개발할 수 있는 Superb Platform을 제공하며,
복잡한 산업 현장에는 Superb AI 기술로 완성된 맞춤형 솔루션을 구축합니다.
이미 삼성, 현대, 한화, 두산 등 국내 주요 기업은 Superb AI의 기술로 산업의 혁신을 이루고 있으며,
Toyota, Pepsi 등 글로벌 기업과 NVIDIA, AWS 와 같은 파트너와 함께 Vision AI의 가능성을 확장해 나가고 있습니다.
Vision AI가 바꿀 다음 세상의 기준, Superb AI와 함께 변화를 이끌 당신을 기다립니다.
[About The Role]
Superb AI의 ML Solution Engineer는 Video Analytics Development 팀 소속으로, 최첨단 AI 기술을 제조, 물류, 인프라 등 실제 산업 현장에 적용하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다.
Video Analytics Development 팀은 단순히 객체 탐지 모델의 성능 개선을 넘어, Multi-camera Vision System과 VLM(Vision Language Model) 등 최신 기술을 결합하여 복잡한 환경에서도 강인하게 동작하는 완성도 높은 솔루션을 개발합니다.
ML Solution Engineer는 Video Analytics 솔루션이 고객사의 비즈니스 환경에 안정적으로 구동할 수 있도록 하는 시스템 엔지니어링의 핵심 역할을 수행합니다.
고객사의 네트워크 인프라, 하드웨어 연동, 영상 스트리밍 파이프라인 설계부터 현장 배포 및 운영 안정화까지, 솔루션이 비즈니스 가치를 증명하기 위한 엔지니어링 전반을 책임집니다.
탄탄한 인프라 및 시스템 역량을 바탕으로 실제 산업 현장의 문제를 해결하고자 하는 엔지니어를 기다립니다.
ML 도메인 지식은 팀과 함께 성장하며 쌓아갈 수 있습니다.
• 고객 요구사항을 기술적 명세로 구체화하고, 현장 인프라와 솔루션 간 최적화된 통합 방안을 설계합니다.
[ML 모델 배포 및 추론 파이프라인 운영]
• 학습된 ML 모델을 고객사 서버 및 엣지 환경에 직접 배포하고, 현장 데이터를 기반으로 모델 성능을 분석하고 개선합니다.
• PyTorch/ONNX/TensorRT 등 다양한 머신러닝 프레임워크를 활용한 추론 최적화를 수행합니다.
[현장 시스템 배포 및 인프라 최적화]
• Docker 및 Kubernetes 기반의 컨테이너 오케스트레이션으로 안정적인 운영 환경을 구성합니다.
• 클라우드 환경 혹은 폐쇄망 및 네트워크 제약 환경에서도 안정적인 영상 스트리밍/분석 파이프라인을 구축합니다.
• 하드웨어 가속시, 시스템 병목 등 현장 결함을 진단하고 해결합니다.
• 운영 환경 ML 배포 경험: 실제 서비스 운영 환경에서 ML 모델을 직접 배포하고, 실데이터를 기반으로 성능을 개선해 본 경험이 있으신 분
• 시스템 및 인프라 역량: Linux 역량 및 네트워크(TCP/UDP, RTSP) 지식을 바탕으로 Docker, Kubernetes 기반 배포·운영이 가능하신 분
• 논리적 문제 해결 및 기술 커뮤니케이션 능력: 하드웨어-소프트웨어 인터페이스 이슈를 구조화하여 분석하고, 고객 요구사항을 기술적으로 조율할 수 있는 분
Superb AI는 Vision AI로 세상의 ‘눈’을 바꾸고 있습니다.
제조 공장과 물류센터, 공항, 호텔, 도시 인프라 등 사람의 시선이 닿기 어려운 곳에서도,
Vision AI는 상황을 인식하고 판단을 지원해 산업의 효율을 높이며 세상을 더 스마트하게 변화시킵니다.
Superb AI는 환경에 최적화된 Vision AI를 구현하기 위해,
기업이 직접 필요한 AI를 개발할 수 있는 Superb Platform을 제공하며,
복잡한 산업 현장에는 Superb AI 기술로 완성된 맞춤형 솔루션을 구축합니다.
이미 삼성, 현대, 한화, 두산 등 국내 주요 기업은 Superb AI의 기술로 산업의 혁신을 이루고 있으며,
Toyota, Pepsi 등 글로벌 기업과 NVIDIA, AWS 와 같은 파트너와 함께 Vision AI의 가능성을 확장해 나가고 있습니다.
Vision AI가 바꿀 다음 세상의 기준, Superb AI와 함께 변화를 이끌 당신을 기다립니다.
[About The Role]
Superb AI의 ML Solution Engineer는 Video Analytics Development 팀 소속으로, 최첨단 AI 기술을 제조, 물류, 인프라 등 실제 산업 현장에 적용하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다.
Video Analytics Development 팀은 단순히 객체 탐지 모델의 성능 개선을 넘어, Multi-camera Vision System과 VLM(Vision Language Model) 등 최신 기술을 결합하여 복잡한 환경에서도 강인하게 동작하는 완성도 높은 솔루션을 개발합니다.
ML Solution Engineer는 Video Analytics 솔루션이 고객사의 비즈니스 환경에 안정적으로 구동할 수 있도록 하는 시스템 엔지니어링의 핵심 역할을 수행합니다.
고객사의 네트워크 인프라, 하드웨어 연동, 영상 스트리밍 파이프라인 설계부터 현장 배포 및 운영 안정화까지, 솔루션이 비즈니스 가치를 증명하기 위한 엔지니어링 전반을 책임집니다.
탄탄한 인프라 및 시스템 역량을 바탕으로 실제 산업 현장의 문제를 해결하고자 하는 엔지니어를 기다립니다.
ML 도메인 지식은 팀과 함께 성장하며 쌓아갈 수 있습니다.
주요업무
[고객사 환경 기반의 솔루션 아키텍처 설계]• 고객 요구사항을 기술적 명세로 구체화하고, 현장 인프라와 솔루션 간 최적화된 통합 방안을 설계합니다.
[ML 모델 배포 및 추론 파이프라인 운영]
• 학습된 ML 모델을 고객사 서버 및 엣지 환경에 직접 배포하고, 현장 데이터를 기반으로 모델 성능을 분석하고 개선합니다.
• PyTorch/ONNX/TensorRT 등 다양한 머신러닝 프레임워크를 활용한 추론 최적화를 수행합니다.
[현장 시스템 배포 및 인프라 최적화]
• Docker 및 Kubernetes 기반의 컨테이너 오케스트레이션으로 안정적인 운영 환경을 구성합니다.
• 클라우드 환경 혹은 폐쇄망 및 네트워크 제약 환경에서도 안정적인 영상 스트리밍/분석 파이프라인을 구축합니다.
• 하드웨어 가속시, 시스템 병목 등 현장 결함을 진단하고 해결합니다.
자격요건
• ML Engineer로 2년 이상의 실무 경험: 머신러닝을 통한 엔지니어링 문제 해결 경험이 있으신 분• 운영 환경 ML 배포 경험: 실제 서비스 운영 환경에서 ML 모델을 직접 배포하고, 실데이터를 기반으로 성능을 개선해 본 경험이 있으신 분
• 시스템 및 인프라 역량: Linux 역량 및 네트워크(TCP/UDP, RTSP) 지식을 바탕으로 Docker, Kubernetes 기반 배포·운영이 가능하신 분
• 논리적 문제 해결 및 기술 커뮤니케이션 능력: 하드웨어-소프트웨어 인터페이스 이슈를 구조화하여 분석하고, 고객 요구사항을 기술적으로 조율할 수 있는 분
