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| 회사명 | 아이트럭 |
|---|---|
| 포지션 | AI/ML 엔지니어 팀원 |
| 근무지 | 서울 서초구 동작대로 230, 3층, 아이트럭 |
| 고용형태 | 정규직 |
| 경력 | 3~5년 |
| 지원 마감 | 2026-04-04 |
| 기술 스택 | GitHub, React, Scikit-Learn, Python, AWS, NumPy |
주식회사 아이트럭은 국내 최초·유일의 중고트럭 거래 플랫폼으로, 복잡하고 불투명했던 상용차 시장을 데이터와 디지털 기술을 기반으로
투명한 온라인 시장으로 새롭게 설계하고 있는 모빌리티 테크 스타트업입니다.
17조 원 규모의 상용차 시장에서 서비스 런칭 3년 만에 누적 거래액 1,000억 원을 돌파했고, 연평균 300% 성장이라는 숫자로 성장성을 증명했으며,
시리즈 A 기준 누적 110억 원 투자 유치를 통해 기술력과 사업성을 동시에 인정받았습니다.
우리는 표준조차 없던 중고 상용차 시장에서
국내 최초로 중고트럭 시세 체계를 만들고, 국내 유일의 시세 데이터베이스(DB)를 구축하며 시장을 직접 개척해 온 First Mover입니다.
3년 내외 경력의 실무형 AI/ML 엔지니어 역할입니다.
데이터 분석, 피처 엔지니어링, 모델링, 서빙, 모니터링까지 AI/ML 라이프사이클 전반을 담당하며,
기획, 마케팅, 플랫폼 부서와 긴밀하게 협업하여 비즈니스 임팩트가 큰 문제를 데이터와 모델로 해결해 나갑니다.
아이트럭에서 데이터·AI·디지털 기술을 기반으로 상용차 산업의 새로운 기준을 함께 만들어갈 열정 있는 분들의 많은 지원을 기다립니다.
ㆍ희귀예측모델 개발 및 고도화
ㆍ서비스 지표관리 및 모델성능 모니터링
ㆍ데이터 수집·정제 파이프라인 설계 및 관리
ㆍ금융사·제휴사 대상 데이터 분석 및 제공을 위한 데이터셋 정의·추출
ㆍ신규 AI 서비스 기획 및 PoC 수행
ㆍOBD 진단, 엔진음 분석, 3D 모델링 등 아이디어 데이터 탐색, 프로토타입 모델 개발 및 검증
ㆍ내부 개발·기획 조직과 협업하여 문제 정의, 요구사항 정리 및 일정 관리
ㆍ정부지원사업 전반 총괄(과제 관리, 인력·급여 정산, 보고서·증빙 대응 등)
ㆍ이력서 및 자기소개서(자유 형식), 포트폴리오 제출 필수
[기술스택]
ㆍML/Data : Python, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, Numpy,
MLflow, SQL, MySQL(RDS/Aurora), BigQuery
ㆍInfra : AWS(Lambda, RDS, S3, CloudWatch), Docker
ㆍData / ETL: Airflow(또는 Cloud Composer), BigQuery, Elasticsearch
ㆍGitHub, GitHub Actions (또는 유사 CI/CD)
ㆍJira, Notion, Google Workspace
ㆍ금융사·제휴사 대상 데이터 분석 및 제공을 위한 데이터셋 정의·추출
ㆍ신규 AI 서비스 기획 및 PoC 수행
ㆍOBD 진단, 엔진음 분석, 3D 모델링 등 아이디어 데이터 탐색, 프로토타입 모델 개발 및 검증
ㆍ내부 개발·기획 조직과 협업하여 문제 정의, 요구사항 정리 및 일정 관리
ㆍ머신러닝 관련 실무 경력 3년 내외
ㆍPython 활용 데이터 처리 및 ML 모델 개발 경험
ㆍ회귀 또는 분류 모델을 실제 서비스/프로덕트 적용 경험
ㆍML 모델 학습, 실험 관리, 배포 후 성능 모니터링까지 전주기 경험 (MLflow 또는 유사 도구 활용 경험 포함)
ㆍSQL 및 RDBMS를 활용한 데이터 추출·가공 능력
ㆍAWS(Lambda, RDS, S3 등)를 활용한 데이터/ML 환경 운영 경험
ㆍETL·데이터 파이프라인 설계 및 운영 경험(Airflow 또는 유사 도구)
ㆍ문제 정의와 해결에 주도적 참여 가능한 분
ㆍ기획 및 비개발 조직과의 협업을 위한 원활한 유연한 커뮤니케이션 역량 보유자
ㆍ머신러닝 기반 서비스 또는 데이터 분석 프로젝트 경험자
ㆍ모빌리티·플랫폼·O2O 서비스 개발 경험자
ㆍ스타트업 또는 빠르게 성장하는 조직에서의 개발 경험
ㆍ클라우드 기반 대규모 트래픽 서비스 운영 경험
ㆍ기타정부과제 수행/관리 경험 보유자
GitHub React Scikit-Learn Python AWS NumPy
서류 전형 - 1차 면접(직무 적합성) - 2차 면접(조직 적합성) - 레퍼런스 체크 - 처우협의 - 최종합격 *레퍼런스 체크에 동의하지 않으시는 분은 지원을 삼가 바랍니다.