Team Mel
텍스트 기반의 경험만을 주고 있는 기존 AI 챗 서비스들과는 다르게, Mel은 실시간으로 변화하는 비디오·이미지, 그리고 생동감 있는 음성 인터랙션을 통해 유저가 진짜 현실처럼 몰입할 수 있는 경험을 제공합니다. 쉽게 말해, 머릿속 상상이 눈앞에서 바로 펼쳐지는 서비스를 만들고 있습니다.
Role: ML Engineer
Mel 팀의 ML Engineer는 단순히 모델을 다루는 것을 넘어, AI 기술을 제품과 사용자 경험으로 연결하는 전 과정을 책임집니다.
새로운 생성형 AI 모델을 활용한 제품 기능을 만들어 유저 가치로 전환하며, 기존의 모델들이 우리가 원하는 시나리오에서 더 잘 동작하도록 개선하고, 모델의 속도 및 비용을 최적화해 유저가 더 실시간으로 몰입하는 경험을 주면서도 확장성 있는 서비스를 만듭니다.
Mel의 제품 경험 속에서 유저들이 “와, 이건 너무 진짜 같고 몰입된다” 라는 순간을 만들어내는 핵심적인 역할을 맡게 됩니다.
우리와 잘 맞는 사람
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ML 모델을 연구 및 개발하는 것 뿐만 아니라, “이 기술을 유저가 어떻게 더 즐겁게 쓸 수 있을까?”에 대한 활용방법과 비즈니스 가치를 고민하는 분
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생성형 AI 트렌드에 민감하시면서, 새로운 모델이 공개되면 바로 직접 돌려보며 활용 가능성을 고민하시는 분
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ML 모델의 실시간 서빙 및 최적화에 관심이 많으신 분
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작은 팀에서 빠르게 시도하고, 데모를 만들어 공유하며, Zero-to-One을 함께 경험하고 싶은 분
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“안 될 것 같아요”보다 “한번 해보죠”에 가까운 태도를 가진 분
주요 업무
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이미지·비디오 생성 모델, LLM 등을 활용한 신규 피쳐 개발 및 기존 유저 제품 경험 개선
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대화 맥락에 맞으면서, 실시간으로 생성되는 이미지/비디오를 위한 GenAI 모델 개발 및 개선
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유저 데이터/피드백을 기반으로 실제 제품 지표에 기여할 수 있는 ML 피쳐 제안·실험
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빠른 프로토타이핑과 PoC를 통한 Zero-to-One 제품화
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모델 성능/비용/속도 최적화를 통한 프로덕션 환경 ML 엔지니어링
자격요건
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석·박사 과정을 포함해 AI/ML 관련 경력 3년 이상, 그중 현업 경력 2년 이상이신 분
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현업에서 ML 기술을 활용한 피쳐 개발 혹은 서비스 개발을 해본 경험이 있는 분
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LLM, Stable Diffusion 등을 포함한 생성형 AI 모델들에 대한 기본적인 이해 및 사용 경험이 있는 분
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ML 기술을 실제로 서빙하거나, 이를 활용한 비즈니스 로직을 구현할 수 있는 엔지니어링 능력을 갖춘 분
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새로운 도메인의 ML 기술을 다루게 되더라도 AI/ML 도메인 전반에 대한 넓은 이해를 바탕으로 빠르게 필요한 내용을 습득하고, 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안해 주실 수 있는 분
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서빙에 드는 비용과 구현에 드는 시간 및 비용, 최종 모델 성능 등을 종합적으로 고려하여 상황에 맞는 가장 합리적인 솔루션을 선택해 주실 수 있는 분
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한국어로 원활한 의사소통이 가능한 분
우대사항
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생성형 AI를 활용한 B2B/B2C 서비스 혹은 피쳐를 구현해 보신 분, 그리고 이 과정에서 단순히 모델 개발이 아니라 기획과 UX, 엔지니어링까지 함께 고민해 보신 경험이 있는 분
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실제 서비스에서 ML을 활용하여 주요 비즈니스 지표를 향상한 경험이 있는 분
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제품에 대한 열정을 가지고 사용자 경험을 개선하거나, 사용자의 문제를 풀어주는 것에 관심이 많으신 분
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Diffusion model / Flow-matching model을 바닥부터 학습해보시거나, 이를 활용한 새로운 모델을 만들어보신 적 있으신 분
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ML 관련 오픈소스 Contribution 경험이 있는 분
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AI/ML 관련 탑티어 학회 및 저널 게재 실적이 있는 분
채용절차 및 안내사항
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고용형태: 정규직 (수습 3개월)
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채용절차: 서류 전형 → 1차 면접 → 2차 면접 → 처우 협의 → 최종 합격
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지원서류: 자유 양식의 상세 경력기반 국문 또는 영문이력서(PDF)
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지원방법: 지원서류를 career@bvrly.ai 이름과 포지션을 명기하여 제출 부탁드립니다.
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참고:
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정규직은 수습기간 3개월이 포함됩니다. 수습기간 중 급여 등 처우에 차등이 없으며, 평가 결과에 따라 수습기간이 연장 또는 종료될 수 있습니다.
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지원서류 및 채용절차 전반에서 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
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필요 시, 추가 인터뷰, 직무 테스트, 그리고 지원자의 동의 하에 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다. 또한 레퍼런스 체크 결과에 따라 채용이 취소될 수 있습니다.