도르코퍼레이션(DOR)

AI/ML Engineer

2년 이상 · San Francisco · 서울 강남 · 정규직

진행 중

Python TypeScript

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경력 2년 이상

근무지 San Francisco · 서울 강남

근무형태 오피스

고용형태 정규직

지원 시작 미기재

지원 마감 미기재

핵심 기술 Python, TypeScript

전형 4단계 안내

전형 안내

모든 채용 과정은 7일 이내 에 완료됩니다. 집중 채용기간 중에는 단계마다 빠르게 연락드립니다.

전형 일정: 7일 이내

상세 내용

도르팀의 AI/ML Engineer는 게이머의 플레이에서 의미 있는 순간을 자동으로 찾아내기 위해 여러 게임에 범용적으로 적용 가능한 이벤트 감지 AI 모델을 만들고 고도화하는 역할을 합니다. 실제 유저의 PC에서 on-device로 안정적으로 동작하는 제품용 모델을 만듭니다.

주요 업무

AI 바이브 코딩으로 제품에 직접 기여

AI/ML Engineer는 Cursor, Claude Code 등 AI 코딩 툴을 적극 활용해 ML 모델뿐 아니라 제품 기능과 파이프라인까지 직접 만들어 배포합니다. 모델이 실제 제품 안에서 유저 경험으로 이어지는 지점까지 직접 책임지며, 한 영역에 한정되지 않고 제품 전체에 임팩트를 만듭니다.

AI 코딩 툴로 학습 파이프라인 · 평가 도구 · 제품 통합 코드를 직접 작성합니다.
뾰족한 ML 강점을 기반으로 백엔드 · 프런트 · 데스크톱 앱 영역에도 코드로 기여합니다.

다양한 게임에서 공통적으로 적용 가능한 이벤트 감지 모델을 설계하고 개발합니다.
기존 공개 모델을 활용하거나, 필요시 자체 모델을 설계하고 학습합니다.
게임 플레이 영상에서 중요한 순간을 식별하기 위한 비전 기반 모델을 개발합니다.
on-device 환경에서 동작할 수 있도록 모델을 경량화하고 최적화합니다.
정확도뿐 아니라 latency, memory, CPU/GPU usage, 안정성까지 고려해 모델을 개선합니다.
실제 제품 환경에서 다양한 게임, 해상도, UI, PC 사양에 대응할 수 있도록 robustness를 높입니다.
엔지니어와 협업하여 모델을 제품에 통합하고 실제 유저 환경에서 검증합니다.
매월 생산되는 2억개의 영상데이터로부터 데이터 수집, 라벨링 전략, 학습 파이프라인, 평가 기준까지 포함해 end-to-end로 문제를 해결합니다.

이 포지션에서 특히 중요한 문제

좋은 논문용 모델보다 실제 유저 환경에서 지속적으로 잘 작동하는 제품용 모델을 만드는 사람을 찾고 있습니다.

특정 게임 하나가 아니라 여러 게임에 적용 가능한 범용 감지 로직을 만드는 문제
화면 구성, 해상도, 언어, UI 차이가 달라도 잘 동작하는 문제
높은 정확도를 유지하면서도 실제 유저 PC에서 부담 없이 돌아가야 하는 문제
연구용 성능이 아니라 실제 제품 환경에서 안정적으로 동작해야 하는 문제
데이터가 완벽하지 않은 상황에서도 빠르게 학습하고 반복 개선해야 하는 문제

팀에서 만들어갈 서비스

게임 플레이 자동 녹화 (Record)

유저가 놓치고 싶지 않은 순간을 자동으로 기록할 수 있도록 합니다.
특정 이벤트 기반 자동 녹화 경험을 더 정확하고 자연스럽게 개선합니다.
유저가 "설정하지 않아도 알아서 잘 찍히는 경험"을 만드는 것이 목표입니다.

게임 영상 생성 (Create)

자동으로 생성된 클립을 바탕으로 짧고 볼만한 영상이 만들어지도록 합니다.
유저가 직접 편집하지 않아도 결과물이 만족스럽도록 제품을 설계합니다.
"귀찮고 어려운 편집" 없이도 콘텐츠가 완성되는 경험을 만듭니다.

게임 영상 편집기 (Edit)

게임 영상 편집에 특화된 효과와 UX를 설계합니다.
전문 툴처럼 복잡하지 않지만, 결과물의 만족도는 높게 유지하는 제품을 만듭니다.
누구나 빠르게 영상 콘텐츠를 만들 수 있는 제작 경험을 목표로 합니다.

공유 경험 (Share)

만들어진 영상을 친구나 커뮤니티에 쉽게 공유할 수 있도록 합니다.
영상 생성에서 끝나는 것이 아니라, 실제 공유와 시청까지 이어지도록 설계합니다.

우리 팀이 일하는 방식

도르팀은 대표가 원하는 제품이 아니라 고객이 원하는 제품을 만듭니다.
1~2주의 짧은 이터레이션 안에서 문제 정의, 가설 수립, 실행, 측정, 학습을 반복합니다.
AI/ML Engineer도 연구만 하는 역할이 아니라 실제 프로덕트 문제를 푸는 역할입니다.
빠르게 만들고, 빠르게 검증하고, 빠르게 방향을 조정합니다.
데이터와 유저의 목소리를 바탕으로 실제 임팩트를 만드는 데 집중합니다.
성능 수치뿐 아니라 사용자 경험까지 연결되는 결과를 중요하게 봅니다.

기술 스택

모든 스택에 대한 경험을 기대하지 않습니다. 다만 빨리 배우고 습득이 가능하기를 기대합니다.

AI / ML

Python
PyTorch
TensorFlow
ONNX
Computer Vision
Model Optimization / Quantization / Inference Runtime

Product / Engineering

TypeScript
Electron
Windows Desktop App

자격 요건

2년 이상의 AI/ML 또는 관련 소프트웨어 개발 경험이 있는 분
Computer Vision 또는 딥러닝 모델을 직접 개발하고 학습해본 경험이 있는 분
공개 모델을 가져다 쓰는 데 그치지 않고, 문제에 맞게 튜닝하거나 재설계할 수 있는 분
on-device 또는 edge 환경에서 동작하는 모델 최적화 경험이 있는 분, 혹은 그 문제에 강한 관심이 있는 분
정확도뿐 아니라 latency, resource, robustness를 함께 고려할 수 있는 분
실제 사용자가 있는 제품 문제를 기술적으로 해결해보고 싶은 분
어려운 문제를 끝까지 파고들어 해결하려는 집요함이 있는 분
AI 코딩 툴(Cursor, Claude Code 등)을 실무에 적극 활용하여 모델 파이프라인을 빠르게 구축하고 배포할 수 있는 분

우대 사항

[최우선 우대] AI 툴을 활용하여 모델 파이프라인 또는 서비스를 직접 구축하고 배포한 경험
San Francisco, CA / 미국 근무가 가능한 분
게임 영상, 방송 영상, 사용자 인터랙션 영상 등을 다뤄본 경험이 있는 분
이미지 분류, detection, temporal modeling, event detection 관련 경험이 있는 분
ONNX, TensorRT, OpenVINO 등 추론 최적화 경험이 있는 분
모델 경량화, quantization, pruning, distillation 경험이 있는 분
실제 디바이스 환경에서 모델 성능을 측정하고 개선한 경험이 있는 분
데이터셋 설계, 라벨링 전략, 학습 파이프라인 구축 경험이 있는 분
Windows 환경 또는 데스크톱 애플리케이션과의 통합 경험이 있는 분
영상 처리, 소셜 미디어, UGC 제품 관련 경험이 있는 분
게이머이거나 게임 플레이 맥락에 대한 이해가 높은 분

이런 분과 잘 맞아요

실제 제품 임팩트를 만드는 것에 관심이 많은 사람
논문 구현에 그치지 않고 실제 환경에서 끝까지 동작하게 만드는 사람
정확도와 시스템 성능 사이의 trade-off를 즐겁게 푸는 사람
불완전한 데이터와 복잡한 현실 환경에서도 빠르게 개선해나가는 사람
전 세계 게이머가 매일 쓰는 AI 기능을 직접 만들고 싶은 사람

이력서에서 이런 점을 알려주세요

지금까지 어떤 AI/ML 문제를 풀었고, 어떤 임팩트를 만들었는지 알려주세요.
공개 모델을 활용하거나 직접 설계하여 문제를 해결한 경험이 있다면 적어주세요.
모델 정확도, latency, memory usage, inference speed 등 개선 경험이 있다면 구체적으로 적어주세요.
실제 제품 환경 또는 디바이스 환경에서 모델을 통합하고 운영한 경험이 있다면 알려주세요.
데이터 수집, 라벨링, 학습, 평가, 배포까지 end-to-end로 관여한 경험이 있다면 적어주세요.
업무와 경력의 나열보다 지원자님의 문제 정의, 고민, 액션, 학습, 성과가 드러나면 좋습니다.