- 조직소개
- 우리 조직은 다양한 제조 AI 기술을 생산 공장에 적용하고 운영하는 업무를 추진 중입니다. 특히 제조AI 활성화를 위한 데이터기반 업무와 MLOps 아키텍처와 파이프라인을 구축하는 연구개발을 진행합니다.
- 직무상세
- 제조현장에서의 AI 개발/운영을 위한 MLOps 체계 구축을 위해 데이터 수집 및 관리, 모델 개발 및 학습, 배포 및 운영 모니터링을 위한 파이프라인 구축 및 운영 업무를 진행하고 있으며, 대규모 제조 데이터를 기반으로 AI 모델의 효율적인 운영과 지속개선을 목표로하며, 자동화된 MLOps 파이프라인 구축 및 최적화(가속화/분산처리)에 관한 기술개발을 하고 있습니다.
■ 데이터수집 및 관리
· 데이터 수집 및 관리 체계 정립
- 제조 공정 데이터(센서, IoT, 이미지 데이터 등)의 수집, 정제, 전처리 및 저장 시스템 구축
- 데이터 품질관리 및 이상탐지를 위한 데이터 거버넌스 및 모니터링 시스템 운영
- 빅데이터 환경에서 실시간 데이터 스트리밍 및 저장소 설계(Data Lake, Data WH 등)
■ 모델 개발 환경 및 학습 파이프라인 구축/운영
· 모델 개발 환경 및 학습 파이프라인 구축 및 운영 최적화(하이브리드 클라우드)
- 제조 공정 최적화를 위한 AI/ML 모델 개발 환경 및 학습연동 운영 체계 구축
- 모델 학습 자동화를 위한 MLOps 파이프라인 설계 및 구현 (CI/CD, AutoML 등)
- 데이터 드리프트 및 성능 저하 대응을 위한 모델 재학습 및 버전관리 전략 수립
■ 모델배포 및 운영 모니터링
· 모델배포 및 운영 모니터링
- 제조 시스템과 연계한 실시간 모델 배포 및 운영 자동화(Edge AI, 클라우드 배포 등)
- 모델 성능 모니터링 및 이상탐지 시스템 구축(Explainable AI, Fairness & Bias 체크 등)
- DevOps 및 IT팀과 협력하여 제조 환경 내 AI모델의 안정적인 운영 및 확장 지원
- 지원자격
- · 컴퓨터공학/전기전자공학/데이터 사이언스/산업공학/기계공학 관련 분야에서 해외 이공계 대학 박사 학위를 보유하신 분
· 대규모 데이터 처리 및 MLOps 자동화 경험이 있는 분
- 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 구축 및 운영 경험
- Kubeflow, MLflow, Airflow 등을 활용한 MLOps 파이프라인 구축 경험
- 대량의 센서 데이터(시계열, 이미지 등) 처리 및 AI 모델 적용 경험
· MLOps 및 AI모델 운영 관련 연구 경험이 있는 분
- 머신러닝/딥러닝 모델의 자동화된 배포 및 운영에 대한 연구
- 데이터 드리프트 및 모델 성능 저하 대응 기법 연구
- Explainable AI 및 모델 신뢰성 평가 연구
· 컴퓨터 언어 및 프레임워크 사용 경험이 있는 분
- Java, Python, C# 중 1개 이상 프로그래밍 언어 & Pytorch, Tensorflow 등
- 우대사항
- · 인공지능/소프트웨어/컴퓨터공학/데이터 사이언스 관련 분야에서 해외 이공계 대학 박사 학위를 보유하신 분
· 클라우드(AWS/GCP/Azure), Kubernetes, 데이터 엔지니어링, MLOps 관련 자격증을 보유한 분
· 제조업 AI/MLOps 프로젝트 경험이 있는 분
- 스마트 팩토리 구축, IIoT 데이터분석, AI기반 품질 검출, 예지보전 등 제조 AI프로젝트 수행 경험
- AI 모델을 제조 시스템(PLC, MES, SCADA 등)과 연동한 운영경험
- 온프레미스 및 클라우드 환경에서 AI모델 배포 및 최적화 경험
· 클라우드 및 DevOps 기반 AI시스템 운영 경험이 있는 분
- AWS, GCP, Azure 환경에서 MLOps 및 데이터 파이프라인 구축 및 운영경험
- Kubernetes 기반 대규모 AI서비스 운영 경험
- CI/CD 및 Infrastructure as Code(Terraform, Helm 등) 적용 경험
· 제조업 관련 AI/ML 연구 경험이 있는 분
- 스마트 팩토리 및 제조 공정 최적화를 위한 머신러닝 연구
- 제조 데이터(센서,이미지,IoT데이터) 기반 예측 모델 개발 연구
- 생산성 향상 및 품질 관리 자동화를 위한 AI적용 연구
· 대규모 데이터 처리 및 분석 연구 경험이 있는 분
- 빅데이터 환경에서의 데이터 수집,전처리, 저장 및 분석 연구
- 스트리밍 데이터 처리 및 실시간 AI 적용 연구
- 분산 컴퓨팅 환경(Kubernetes, Spark, Ray)에서의 AI모델 운영 연구
- 전형단계
- 1. 서류접수
2. 서류전형
3. 1차 면접 : 온라인
4. Hyundai Tech Seminar (2차 면접) : 한국 초청
5. 채용검진
6. 최종합격
- 기타
- [지원자 참고사항]
· 취업보호대상자(장애,보훈 등)는 관계 법령에 의거하여 우대합니다.
· 지원서 접수는 현대자동차 채용 홈페이지를 통해 접수하며, 그 외의 개별 접수는 받지 않습니다.
· 지원서 접수 마감일에는 지원자가 대거 몰려 입사지원이 어려울 수 있으니, 여유있게 미리 제출하시기를 권장합니다.
· 필요 시 전형단계에서 과제가 진행 될 수 있습니다.
· 채용 전형 진행에 따라 일정이 조정될 수 있습니다.
· 채용공고 내 직급은 변동 가능성이 있으며, 개인별 경력 및 평가를 고려하여 처우협의 과정을 통하여 최종 확정됩니다.
· 채용 관련 문의는 채용 홈페이지 內 [FAQs] 메뉴를 확인하시거나 '1:1 문의하기'를 이용바랍니다.
[기타 유의사항]
· 아래 요건에 해당 시, 합격이 취소되거나 전형상 불이익을 받을 수 있습니다.
- 지원서를 포함하여 채용 전형 진행 중 모든 과정에서 제출한 내용이 사실과 다르거나 문서로 증빙이 불가할 경우
- 회사 내규 상 정상근무가 불가능할 경우
- 해외여행에 결격 사유가 있는 경우(남성의 경우, 회사가 지정한 입사일까지 병역 미필 또는 병역 면제되지 않은 분 포함)
- 최종 합격 후, 회사가 지정하는 입사일에 입사 불가할 경우
· 당사는 제3자의 영업비밀을 존중하고, 부정경쟁방지 및 영업비밀 보호에 관한 법률 등 관련 법령을 준수하기 위해 노력하고 있습니다. 채용 전형 과정에서 전/현직장의 영업비밀을 침해하거나 전/현직장에 대한 비밀유지의무를 위반하지 않도록 각별히 유의하시기 바랍니다.