[TES물류기술연구소] 'AI모델개발자' 경력사원 모집

직무소개 "AI를 통해 현장의 문제를 해결한다." CJ대한통운 TES물류기술연구소 AI모델개발팀이라는 이름에서 솔루션을 도입하고 외주를 관리만 하는 대기업 AI팀을 떠올렸다면, 우리 팀이 아닙니다. 우리는 물류 현장의 문제를 직접 정의하고, 그 문제를 가장 잘 푸는 방법으로 답을 만들어 현장에 붙입니다. AI는 우리의 가장 강력한 무기이지만, 유일한 무기는 아닙니다. AI 안에서도 분야를 나누지 않습니다. Vision을 하던 사람이 수요예측을 풀기도 하고, NLP를 하던 사람이 Agent를 설계하기도 합니다. 모델을 직접 만드는 것, 새로 나온 AI 모델과 Agent를 빠르게 검증해 현장에 맞게 적용하는 것, 그리고 그 모든 것이 현장에서 매일 돌아가게 만드는 것. 세 가지 모두 우리 일입니다. [우리는 이런 문제들을 풀고 있습니다] 물량 예측에서 운영 계획까지 내일 어디에 얼마만큼의 물량이 들어올지 예측하고, 그 예측이 차량 배차 같은 운영 계획으로 바로 이어지게 만듭니다. 예측이 숫자로 끝나지 않고 현장의 결정이 되는 구조를 만드는 것이 우리의 역할입니다. 현장을 읽는 Vision 물류 현장의 영상을 운영에 바로 쓸 수 있는 데이터로 바꿉니다. 사람이 눈으로 확인하던 현장의 상태를 Vision 모델이 읽어내, 지금까지 데이터로 남지 않던 현장을 판단의 근거로 만듭니다. 일하는 방식을 바꾸는 LLM·Agent 임직원과 고객이 만나는 업무 곳곳에 LLM과 Agent를 적용합니다. 단순한 챗봇을 넘어 AI가 물류를 '이해'하고 업무를 처리할 수 있도록, 모델과 아키텍처를 고르는 일부터 지식의 구조를 설계하는 일까지 직접 합니다. [우리 팀은 이렇게 일합니다] 현장에서 시작합니다. 주어진 스펙보다 현장에서 실제로 무엇이 막히고 있는지를 먼저 봅니다. AI가 정답이 아닌 문제라도 외면하지 않습니다. 규칙과 최적화로 먼저 풀어 현장에 붙이고, 데이터가 쌓이면 AI로 끌어올립니다. 새 기술은 빠르게, 판단은 현장에서 합니다. 새로운 모델과 Agent가 나오면 먼저 우리 데이터로 돌려봅니다. 통하면 바로 현장에 쓰고, 통하지 않으면 미련 없이 내려놓습니다. 현장에서 돌아가야 끝납니다. 실험 결과가 좋아도 현장에 붙지 않으면 완료가 아닙니다. 배포한 뒤에도 성능을 지켜보고 재학습까지 책임집니다. 물류 AI는 한 번 만들고 끝나는 일이 드뭅니다. 현장이 체감하는 숫자로 말합니다. "모델 정확도가 올랐다"보다 "처리 시간이 X초 → Y초로 줄었고, 이로 인해 Z가 가능해졌다"처럼 현장에서 느낄 수 있는 숫자를 씁니다. 지원자격 [이런 분과 함께하고 싶습니다] AI/ML 모델을 직접 만들어온 분. 기획·PM·외주 관리가 아닌, 직접 코드 짜고 모델을 설계·학습한 경력 기준 5년 이상 (석·박사 학위 취득 기간 포함) 모델을 깊이 이해하는 분. 모델이 내부에서 어떻게 동작하고 왜 실패하는지를 이론과 구현 양쪽에서 설명할 수 있고, 성능이 부족할 때 프롬프트나 데이터를 더하는 데서 멈추지 않고 원인을 끝까지 찾아 해결해본 경험 한 분야를 깊게 파본 분. 실제 서비스나 제품의 제약 속에서 한 분야를 깊게 파고들어, 그 이해가 다른 문제로도 이어질 수 있는 수준인 분. 분야는 묻지 않습니다. 현장의 문제를 직접 발굴해 완주해본 분. 요청받은 모델을 만드는 방식이 아니라, 실제 규모와 난이도의 문제를 직접 찾고 정의해 사업과 운영의 변화(before → after)로 이어지게 한 경험 자기 일을 Why·What·How·Insight로 말할 수 있는 분. 왜 그게 문제였고(Why), 무엇을 해결하려 했고(What), 왜 그 방법을 골라 어떻게 풀어냈는지(How), 그래서 무엇을 깨달았는지(Insight). 모델의 성능보다, 그 기술이 문제에 맞는 선택이었는지를 봅니다. [기술 Skill Set] 공통: Python, PyTorch, Scikit-Learn, Transformers(HuggingFace), Docker 주력 분야: 하나 이상 (예: LLM·RAG·Agent, Vision, 시계열, 음성, 모델 최적화·경량화, MLOps 등) 우대사항 [이런 분을 우대합니다] AI가 아닌 방법으로도 문제를 풀어본 분. 통계, 규칙, 최적화 등 문제에 맞는 방법을 골라 현장에 적용해본 경험 LLM·Agent 또는 온톨로지·지식그래프를 다뤄본 분 GPU 서버나 온프레미스 환경에서 학습·서빙 환경을 직접 구성해본 분 여러 부서와 함께 규모 있는 프로젝트를 진행하며, 데이터와 근거로 협의하고 설득해본 분 물류·공급망 도메인 경험이 있는 분 NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL 등 탑티어 학회 논문 실적이 있는 분 ※ 우리 팀과의 핏 확인 아래 항목을 읽으면서 "맞다"가 많을수록 우리 팀과 잘 맞습니다. 반대로 대부분이 낯설거나 불편하다면, 서로를 위해 지원 전에 한 번 더 생각해보길 권합니다. 프로젝트에서 내가 정의한 문제가 시작점이었던 경험이 있다 "왜 이 모델이냐"는 질문을 받으면 성능 수치보다 문제와 선택 이유부터 설명한다 모델이 기대만큼 안 될 때, 프롬프트나 데이터를 바꾸기 전에 왜 안 되는지부터 파고든다 AI가 정답이 아닌 문제라면, AI를 쓰지 않는 것도 좋은 답이라고 생각한다 모델 학습까지만 하고 넘기는 역할은 하고 싶지 않다. 학습은 끝이 아니라 시작이어야 한다 Vision인지 LLM인지 구분이 별로 의미 없다고 생각한다. 문제가 요구하는 걸 하면 된다 새 모델이 나오면 벤치마크 숫자보다 우리 데이터로 돌려본 결과를 더 믿는다 어려운 문제를 앞에 두고 '이 정도면 됐다'고 타협한 적이 거의 없다 기타 안내사항 ※ 해당 채용은 수시 채용 건으로 영입 완료 시 조기 마감될 수 있습니다. [전형절차] 서류전형 - 1차면접(직무면접&직무 특성화 검증) - TEST(인성검사) - 2차면접(임원면접) - 평판조회, 채용검진, 학력/경력검증 - 처우안내/동의 - 입사 전형절차는 상기와 같이 진행되며, 최종 채용 결정은 모든 전형절차 완료 후 이루어집니다. 전형절차 및 일정은 상황에 따라 변동될 수 있습니다. [ 기타사항] 필요 시, 추가 서류(포트폴리오, 경력기술서 등)는 하단의 '첨부파일' 기능을 통해 업로드 바랍니다. 기본자격요건 : 남성의 경우, 병역 필 또는 면제자 / 해외 여행에 결격사유 없는 자 적합역량을 보유한 취업보호 대상자(보훈, 장애인 등)는 관계법령에 의거하여 우대합니다. [채용절차의 공정화에 관한 법률] 11조에 따른 채용 서류 반환 절차는 채용 홈페이지 공지사항을 참고해주시기 바랍니다. 지원서 및 전형절차 중 확인된 내용이 사실과 다르거나, 허위 서류를 제출하신 경우 채용이 취소될 수 있습니다. CJ대한통운 채용 정보는 공식 채용 홈페이지에서 확인해 주시기 바랍니다. CJ대한통운 채용 홈페이지 : https://cjlrecruit.com #CJ Logistics Show more Show less