D-4

경력-관리직

[경영지원담당] 24년 하반기 경력채용

머신러닝/최적화

경영지원담당

지원

IT/데이터사이언스

역삼본사

2024-09-09 - 2024-09-23 10:00

사업부 픽토그램

조직소개

우리조직은 전사 데이터의 가치를 최대화하는 역할을 담당합니다. 데이터 수집, 처리 및 분석 과정을 통해 전략적 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 비즈니스 문제를 해결하는 핵심 역할을 합니다.
최신 인공지능 기술을 빠르게 검토 및 활용하여 예측 모델을 개발하고, 이를 통해 업무 효율성 향상과 비즈니스 성장을 도모합니다. 또한 데이터 기반의 문화를 조성하여 모든 직원이 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 데이터 리터러시를 향상시키는 데 기여합니다.

직무상세

[머신러닝 및 최적화 모델 개발]
· 데이터 분석(ML/DL 및 수리최적화) 모델 개발 및 적용
- 비지니스에 발생하는 문제 해결을 위한 다양한 데이터 분석 모델 개발
- 데이터 처리, ML/DL/최적화 알고리즘 개발 및 결과 시각화

· 모빌리티 제조 분야 데이터 기반 어플리케이션 개발
- 시계열데이터(수치, 소리, 진동 등) 기반 차량/공정 제어 어플리케이션 개발
- 경로 최적화, 강화학습 등을 활용한 물류(공정/SCM) 어플리케이션 개발

· 전사 데이터 분석 과제 기획 및 운영관리

지원자격

  • 컴퓨터공학, 산업공학, 통계학, 인공지능 등 관련 전공자
  • 해당 분야 6년 이상 경력자
  • 해외여행에 결격 사유가 없으신 분 (남자는 병역필 또는 면제 인원)

우대사항

  • 관련 전공 석사 학위 이상 소유자
  • 시계열 데이터 분석 경험 보유자
  • 이상감지/물류최적화/공정최적화 등 제조분야 DSML 프로젝트 경험자
  • 최신 논문(알고리즘)을 이해하고 구현 가능한 수준의 연구/개발 능력 보유자
  • 최적화 솔루션 및 딥러닝 프레임워크 (Tensorflow, Pytorch 등) 경험자
  • 관련분야 논문, 공모전 성과 우수자

전형절차

  • 지원서 접수(~9월) → 인적성검사(10월) → 1차 면접(10월) → 2차 면접(11월) → 채용 검진(11월) → 입사(1월)
    ※ 2차 면접 시 영어 면접이 실시되오니 참고하시기 바랍니다.
    ※ 운영 상황에 따라 일부 전형은 온라인으로 진행될 수 있으며, 전형 및 일정 또한 변경될 수 있습니다.

기타

  • 상시 채용 특성상 전형 일정이 변동될 수 있으며, 상세 일정은 전형별 합격자에 한하여 개별 안내드릴 예정입니다.
  • 지원서를 포함한 채용 전형 전 과정에서 제출한 내용이 사실과 다르거나 문서로 증빙이 불가할 경우, 혹은 고의적인 기재사항 누락이 확인될 경우 합격이 취소되거나 전형 상의 불이익을 받을 수 있습니다.
  • 취업보호대상자(장애, 보훈 등)는 관계 법령에 의거하여 우대합니다.
  • 입사지원자는 지원시점부터 채용 전 과정에 걸쳐 전/현직 직장의 영업비밀을 침해하는 일이 없도록 각별히 유의 바랍니다.
  • 지원서 접수는 온라인(채용사이트)을 통해 접수하며, 그 외의 개별 접수는 받지 않습니다.
  • 전형이 진행중인 경우, 당사 타 공고에 중복지원 불가합니다.
    단, 전형이 종료된 이후(전형포기 및 탈락)에는 당사 타 공고에 지원이 가능합니다.
    예시)
    - 경영지원담당 전형 진행 中, 경영지원담당 내 타 공고 중복지원 불가
    - 경영지원담당 전형 진행 中, 타 사업부(부문/BU/담당) 내 공고 중복지원 불가
    - 경영지원담당 전형 종료(전형포기 및 탈락) 후, 타 공고 지원 가능.
    ※ 전형포기: 본인의 의사로 전형을 포기할 경우, 해당 전형 인사담당자에게 전형포기 의사를 밝힌 시점부터 타 공고 지원 가능합니다.
    ※ 탈락: 전형 결과 발표에서 불합격 통보를 받은 인원의 경우, 불합격 통보 시점부터 타 공고 지원 가능합니다.

키워드

  • #머신러닝/최적화
  • #산업공학과
  • #통계학과
  • #컴퓨터공학과
  • #전기전자공학과

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■ 제 70조 (벌칙)에 따라 7년 이하의 징역 또는 5천 만원 이하의 벌금에 처한다.

① 사람을 비방할 목적으로 정보통신망을 통하여 공공연하게 사실을 드러내어 다른 사람의 명예를 훼손한 자
② 사람을 비방할 목적으로 정보통신망을 통하여 공공연하게 거짓의 사실을 드러내어 다른 사람의 명예를 훼손한 자
③ 제1항과 제2항의 죄는 피해자가 구체적으로 밝힌 의사에 반하여 공소를 제기할 수 없다.