👨👦👦함께하게 될 Cognition팀을 소개합니다!
Cognition 팀은 마키나락스의 선행 연구 조직으로, 산업현장의 엔지니어링 도면을 기계가 이해하고 활용 가능한 지식으로 변환하는 기술을 연구합니다.
엔지니어링 도면은 일반적인 문서와 달리 텍스트, 표, 이미지, 기하형상, 연결관계 등의 요소가 기술된 고복잡도 문서입니다. 우리는 도면에서 무엇을 인식해야 하는지 정의하고, 이를 어떻게 표현하고 평가할지 설계하며, 실제 제품과 서비스에 적용 가능한 세계 최고 수준의 도면 분석 기술을 개발합니다.
👨💻이런 일을 함께 합니다
- What to Recognize. 기계부품도면, 제조도면 P&ID 등에서 텍스트, 표, 심볼, 형상, 연결관계 등 인식해야 할 대상을 정의하고, 이를 구조적·의미적으로 표현하기 위한 데이터 모델과 출력 스키마를 설계합니다.
- How to Evaluate. 도면 인식 결과를 일관된 기준으로 비교·분석할 수 있는 데이터셋, 평가 지표, 벤치마크 체계를 설계하고 운영합니다.
- How to Optimize. 도면 인식 성능을 개선하기 위한 다양한 가설을 수립하고, 데이터와 실험을 통해 검증하며, 검증된 접근을 제품에 적용 가능한 코드와 구성요소로 발전시킵니다.
💡이런 분을 찾습니다
- 7년 이상의 AI/CV/VLM 연구개발 경력을 보유하신 분
- 3명 이상의 연구개발 인력을 기술적으로 리드한 경험이 있으신 분
- Computer Vision, Document AI, Multimodal AI 분야의 연구개발 프로젝트를 주도한 경험이 있으신 분
- 연구개발 생산성을 높이기 위한 데이터셋, 벤치마크, 평가 체계를 구축하거나 운영한 경험이 있으신 분
- 복잡한 연구개발 과제의 기술적 방향성과 우선순위를 설정하여 성과를 만들어낸 경험이 있으신 분
- 연구개발 결과를 실제 제품 또는 서비스에 적용한 경험이 있으신 분
📣이런 분이면 더 좋습니다
- 제조, 플랜트, 건설 도메인에 대한 이해 또는 도면 인식 경험이 있으신 분
- On-premise 환경 또는 산업 현장용 AI 시스템 개발 경험이 있으신 분
- 연구개발 조직의 벤치마크 체계, 실험 관리 체계, 평가 자동화 플랫폼 등을 구축한 경험이 있으신 분
- 대규모 데이터셋 구축 및 운영 경험이 있으신 분 (레이블링 파이프라인, 데이터 품질 관리, 합성 데이터 생성 등)
- 논문, 특허, 학회 발표, 기술 블로그 등을 통해 연구개발 성과를 공유한 경험이 있으신 분
📆채용절차
- 서류검토
- 사전인터뷰 (온라인)
- 기술인터뷰
- Fit인터뷰
- 평판조회
📋기타 안내 사항
- 채용 프로세스 진행 시 추가 인터뷰나 과제를 요청드릴 수 있습니다.
- 입사 후 3개월의 수습 기간 및 수습 평가가 진행되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.
