공고 비교
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| 비교 항목 |
마키나락스
AI Research Engineer (Engineering Drawing Understanding)
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네이버웹툰
Applied AI Backend Engineer (경력)
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버킷플레이스 (오늘의집)
Senior Machine Learning Engineer, Search
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㈜위즈코리아
㈜위즈코리아 `26년 하반기 AI-Native 소프트웨어 개발자 채용
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| 경력 | 3년 이상 | 5년 이상 | 6년 이상 | 신입/경력 |
| 기술 | AI/ML, LLM, Machine Learning, Python | AI, Data, Software Engineering, Machine Learning, LLM, Infra, Python, PyTorch, TensorFlow, Backend, Java, Kotlin, - LLM/GenAI 서비스 경험: LLM 기반 챗봇, Agent, 혹은 이미지/비디오 생성 AI 서비스를 실제 프로덕트로 출시해 본, 경험이 있으신 분, - 로컬 모델 서빙 경험: vLLM, TensorRT, Triton Inference Server 등 로컬 모델 최적화 및 서빙 프레임워크 사용 경험이 있으신 분, - 프레임워크 활용 능력: PyTorch, TensorFlow 등 주요 ML 프레임워크에 대한 기본 지식 및 사용 경험이 있으신 분, - 인프라 숙련도: Docker, Kubernetes 기반의 컨테이너 환경 운영 및 MLOps(Kubeflow, MLflow 등) 경험이 있으신 분, - 최신 트렌드 민감도: 최신 AI 논문이나 오픈소스 기술을 빠르게 습득하고 서비스에 적용하는 것을 즐기시는 분 | Machine Learning, AI, LLM, RAG, 6년 이상의 ML/AI 실무 경험(또는 이에 준하는 역량)이, 대규모 검색 또는 추천 시스템에서 랭킹 문제를 정의하고 개선한 경험 이, 검색 서비스 로그 기반의 데이터 분석 및 피처 설계 경험 이, Offline metric과 Online A/B Test 간의 차이를 이해하고 해석할 수…, ML/AI 모델의 설계부터 서빙, 운영까지 전체 라이프사이클을 주도한 경험(E2E) 이, 제품 내 실험 결과를 기반으로 AI 기능을 실제로 확산·정착시킨 경험 이, AI 모델을 실제 서비스 기능으로 도입하고 확산시킨 주도 경험 이, 기획부터 배포까지 End-to-End로 기능을 완성하고 운영까지 책임진 경험이, 자신의 주 전문 영역을 넘어 필요한 기술 스택을 학습하고 활용할 수 있는 분(예: BE/…, 추천, 검색, 콘텐츠, 커머스 등 도메인 중 하나 이상의 실무 경험 이, Query understanding, Semantic search, RAG, 벡터 검색,…, LLM 또는 멀티모달 모델을 검색 또는 탐색 경험 개선에 적용한 사례가, 사용자 모델링, 개인화, 행동 기반 예측 모델 설계 경험 이, 비정형 데이터를 활용한 딥러닝 모델 실험 경험(예: 이미지, 텍스트 등) 이, AI 기능을 팀에 설명하거나, 설계/문서화하여 공유한 경험 이, 오늘의집 서비스와 유저 문제에 대한 관심 또는 개선 아이디어가 | AI/ML, Software Engineering, IT, ㆍAI 도구 실무 활용 능력 및 숙련도, ㆍ - GitHub Copilot, ChatGPT, Claude 등을 실무 개발 환경에 깊숙이, ㆍ- 이식하여 사용해 본 경험, ㆍ - AI 어시스턴트를 활용해 개발 생산성을 혁신하고 생성된 코드의 로직을 완벽히, ㆍ- 이해 및 디버깅할 수 있는 분, ㆍ - 매주 쏟아지는 새로운 AI 기술 및 도구를 빠르게 학습하고 실무에 적용하는 것을 즐기시는 분, ㆍ개발자 중심의 QA 역량, ㆍ - "내가 작성한 코드는 반드시 스스로 검증한다"는 마인드를 보유하고, AI를 활용해, ㆍ- 테스트 코드 작성 및 검증 로직을 구현할 수 있는 분, ㆍ - 스스로 테스트 시나리오를 설계하고 AI로 검증하는 `Self-Testing` 습관을 가지신 분, ㆍ탄탄한 CS기초 지식 및 문제 해결 능력, ㆍ - AI가 생성한 코드의 오류를 빠르게 파악(Debugging)하고 최적화할 수 있는 자료구조,, ㆍ- 알고리즘, 네트워크 지식 등을 보유한 분, ㆍAI 에이전트를 활용해 사내 개발 프로세스를 자동화해 본 경험, ㆍCI/CD 파이프라인 내에서 AI 기반 코드 리뷰 및 QA 도구를 도입해 본 경험, ㆍAI 도구를 활용하여 퍼징(Fuzzing) 테스트나 취약점 스캐닝 프로세스를 개선해 본 경험, ㆍLLM을 활용한 코드 보안 분석 프롬프트 엔지니어링 경험, ㆍ보안 관련 자격증 보유 또는 해킹 방어 대회(CTF) 참여 경험., 본 고지는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』 제11조 제6항에 따른 것입니다., 당사 채용에 응시한 구직자 중 최종 합격이 되지 못한 구직자는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』에 따라, 제출한 채용서류의 반환을 청구할 수 있음을 알려 드립니다., 채용서류 반환 청구를 하는 구직자는 채용서류 반환청구서 [채용절차의 공정화에 관한 법률 시행규칙 별지 제3호 서식]를 작성하여, 이메일(weeds@weeds.co.kr )로 제출하면, 제출이 확인된 날로부터 14일 이내에 지정한 주소지로 등기우편을 통하여 발송해 드립니다., 당사는 구직자의 반환 청구에 대비하여 채용 여부가 확정된 날로부터 180일간 구직자가 제출한 채용서류 원본을 보관하게 되며,, 그때까지 채용서류의 반환을 청구하지 아니할 경우에는 『개인정보 보호법』에 따라 지체 없이 채용서류 일체를 파기할 예정입니다. |
| 근무지 | 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 343, 12층 | 경기 성남시 분당구 | 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로74길 4 | 서울 강서구 |
| 근무형태 | 오피스 | 미기재 | 오피스 | 미기재 |
| 고용형태 | 정규직 | 정규직 | 정규직 | 정규직 |
| 마감 | 상시채용 | 2026.08.23 | 상시채용 | 2026.08.31 |
| 보상 | 미기재 | 미기재 | 미기재 | 회사 내규에 따름 |
| 전형 | 미기재 |
일정
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| 미기재 |
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