[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 창출하는 역할을 맡습니다.
Video Analytics Development 팀은 단순히 객체 탐지 모델의 성능을 높이는 것을 넘어 Multi-camera Vision System과 VLM(Vision Language Model) 등 최신 기술을 결합하여
복잡한 환경에서도 강인하게 동작하는 완성도 높은 솔루션을 개발하는 것을 목표로 합니다.
ML Solution Engineer는 Superb AI의 Video Analytics 솔루션을 고객사의 비즈니스 환경에 안정적으로 통합하고, 실제 산업 현장에서 AI가 작동하는 기반을 만드는 역할을 담당합니다.
Machine Learning(ML) 모델이 실제 환경에서 안정적으로 구동되도록 하는 시스템 엔지니어링입니다. ML 도메인 지식은 팀과 함께 성장하며 쌓아갈 수 있습니다. 고객사의 네트워크 인프라, 하드웨어 연동, 영상 스트리밍 파이프라인 설계부터 현장 배포 및 운영 안정화까지, 솔루션이 비즈니스 가치를 증명하기 위한 엔지니어링 전반을 책임집니다.
인프라와 시스템 역량을 바탕으로 실제 산업 현장의 문제를 해결하고자 하는 엔지니어를 기다립니다.
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 
