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| 회사명 | 마리나체인 |
|---|---|
| 포지션 | 머신러닝 엔지니어 1~8년 |
| 근무지 | 서울 강남구 역삼로 180 |
| 고용형태 | 정규직 |
| 경력 | 5년 이상 |
[마리나체인] 머신러닝 엔지니어 채용
마리나체인은 해운 및 조선 업계의 비정형 데이터를 정형화하여 탄소 규제 대응 및 의사결정 솔루션을 제공하는 글로벌 해상물류 AI 스타트업입니다. 마리나체인의 핵심 엔진인 ParseAI의 파싱 기술을 세계 최고 수준으로 끌어올릴 역량 있는 엔지니어를 모십니다. 국적에 관계없이 실력으로 소통하실 분들의 많은 지원 바랍니다.
비정형 해운 리포트 파싱: 선박에서 생성되는 다양한 양식의 비정형 텍스트 및 문서를 정밀하게 파싱하는 NER(개체명 인식) 및 IE(정보 추출) 모델을 개선합니다.
구조 인식 파싱 엔진 구축: PDF, Word(.docx) 문서의 레이아웃과 서식(Bold, Italic 등)을 보존하며 마크다운(.md)으로 변환하는 알고리즘을 최적화합니다.
데이터 파이프라인 설계: 파싱 결과와 원본 위치를 매핑하는 source-map.json 생성 및 청킹(Chunking) 전략과의 연계 로직을 개발합니다.
ML/NLP 경력: 머신러닝 모델링 및 자연어 처리(NLP) 분야의 실무 경험.
VLM 활용 능력: Vision-Language Model을 활용한 데이터 추출 및 튜닝 경험.
개발 스택: Python 역량이 뛰어나며, PyTorch 또는 TensorFlow 기반의 딥러닝 프레임워크 숙련자.
데이터 구축 경험: Semi-supervised learning 등을 활용한 고품질 학습 데이터셋 구축 및 관리(DVC 등) 경험.
글로벌 소통: 국적은 무관하나, 기술적 협업 및 문서화가 가능한 수준의 영어 또는 한국어 커뮤니케이션 능력.
기술 스택 (Tech Stack)
Models: VLM(Qwen2-VL, Docling), NLP(BART, BERT 계열), LLM(GPT-4, Gemini 등).
Tools: Python, FastAPI, Elasticsearch(kNN), Docker, AWS(S3, Athena).
문서 처리 기술: AWS Textract 등 OCR 서비스 활용 경험 또는 레이아웃 분석 기술 보유자.
LLM 에이전트: RAG(검색 증강 생성) 또는 ReAct 프레임워크를 활용한 AI 에이전트 개발 경험.
해운 도메인 지식: 선박 운항 데이터 또는 관련 규제(EU ETS, FuelEU 등)에 대한 이해도가 있으신 분.
대용량 처리: Kubernetes(K8s) 환경에서의 모델 서빙 및 GPU 자원 최적화 경험.
서류전형 - 기술인터뷰 - 컬처 핏 인터뷰 - 최종합격 *서류전형에서는 본인을 잘 표현할 수 있도록 가급적 포트폴리오나 작업물을 보여주세요