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(Applied AI) 응용 AI 기술 연구 및 개발 수시 모집

업종 게임/캐릭터/애니메이션 자본금 109억6500만
기업형태 일반기업 매출현황 6126억5200만
대표자 김택진 사원수 4,504 명
회사주소 경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 12
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직종 시스템분석·설계·컨설턴트·ERP, 게임기획, 게임프로그래머, 게임운영·테스터
키워드 모델링, 인공지능, 딥러닝, 기술개발, 기술연구, AI
근무형태 정규직 채용직급 면접후 결정
모집인원 0 명 나이 -
경력 경력 2년 이상 급여조건 당사규정
학력 석사 이상 접수기간 2022.10.20 ~ 2022.11.30
 [홈페이지접수]

2022년 11월 30일 (수) D-1 전입니다.


(Applied AI) 응용 AI 기술 연구 및 개발 수시 모집

모집부문 및 자격요건

상세내용 

<조직 소개>

NC의 새로운 Business (금융, 야구, 미디어 등)와 게임에서 AI 기술을 통해 차별화된 기능을 제공하여 서비스 혁신을 추구하는 조직입니다.

수많은 Contents를 사용자에게 효과적으로 선별하여 Delivery할 수 있는 추천/Push Targeting을 위한 기술과 데이터 기반으로 사용자를 심도 있게 이해할 수 있는 User Profiling 기술을 연구합니다.

또한, 설명 가능한 Anomaly DetectionCausal Discovery 연구를 통해 데이터에 숨겨진 정보를 탐지하는 연구와 실제 금융, 야구, 미디어 분야에서 발생하는 데이터로 Sequence Time Series 기반 모델링 기술을 연구합니다.

이와 같이 연구/개발한 AI 기술 결과를 Target 서비스에 안정적으로 제공할 뿐 아니라, ML Ops 시스템을 구축하고, Hyperparameter Optimization, Continual Learning 등과 같은 R&D Platform 기술을 개발합니다.

 

<주요업무내용>

1) 추천/Push Targeting AI 기술 연구/개발

- 최신 추천 시스템 연구 동향 파악과 서비스화 가능성 실험

- 추천이 적용된 (혹은 예정인) 서비스 사용자 Behavior 분석을 통해 실제 서비스에 적합한 추천/Push Targeting 알고리즘 설계 및 고도화

- 실제 서비스 적용을 위한 추천 알고리즘 개발 및 코드 튜닝

- 추천 성능 평가 및 지표 개발

- 관련연구분야 : Session-based/ Knowledge based/ Contents based/ Recommendation, Data represenation, Biasing Issue in Recommendation, Volume Control, Cold Start Problem, Diversity

 

2) User Profiling 기술 연구/개발

- 금융, 야구, 미디어, 게임 등 다양한 실제 서비스 데이터를 분석하고, 추론과 모델링을 통해 차별화된 User 정보 생성 및 기술 개발

- 사용자 Segmentation, Life Cycle 정의, Growth Model 분석 등 사용자 Behavior 특성 분석 기술 개발

- 실제 서비스 적용을 위한 User Profiling 기술 개발 및 코드 튜닝

- 관련연구분야 : Customer Segmentation, Un-supervised/ Semi-supervised Learning, Churn Prediction, Graph Embedding, Personalization, User Study, Explainable AI

 

3) Anomaly Detection 기술 연구/개발

- 시계열, 그래프 등 다양한 형태의 데이터에서 이상(Anomaly)을 정의하고, 모델을 통한 Anomaly Detection 기술 개발

- 이상 탐지 이유를 설명할 수 있는 Anomaly Detection 기술 개발

- 최신 Anomaly Detection 알고리즘 구현 및 개선

- 관련연구분야 : Anomaly Detection, Explainable AI, Graph Neural Network, Causal Discovery

 

4) Sequence Modeling 기술 연구/개발

- Sequence Data (Time Series 포함)를 이용해 사용자에게 직관적이고 유용한 정보를 제공하는 기술 개발

- Sequence Data (Time Series 포함)를 이용한 예측 모델 생성

- 실제 서비스 적용을 위한 기계학습 및 AI 기술 개발 및 코드 튜닝

- 관련연구분야 : Causal Discovery, Causal Inference, Sequence Analysis/Modeling, Time Series Analysis/Modeling

 

자격요건

학력 : 석사 이상

경력기간 : 2~

 

[필수조건]

1. AI관련 전공자 및 그에 준하는 경력과 역량

- 문제를 논리적으로 Modeling할 수 있는 능력을 갖춘 분

- 기술 탐색 및 연구/문제 해결이 가능한 분

 

2. 개발 능력

- Python으로 모델 개발과 실험을 수행하는데 능숙한 분

- Pytorch/Tensorflow 등 최신 딥러닝 Framework에 능숙한 분

 

[우대사항]

1. 금융 도메인에 대한 연구 수행 경험

2. 연구 리딩 경험

3. 우수한 개발 능력

4. AI 관련 박사 학위

5. AI 관련 우수 학회 게재 

근무조건

  • - 근무형태 : 정규직
  • - 근무지역 : 경기 분당구

전형절차

  • - 서류전형 > 1차면접 > 2차면접+NC TEST > 처우협의 > 입사

제출서류

  • - Research 분야 포트폴리오(필수)
  • 성적증명서 스캔/사진 촬영본(필수)
  • /박사 논문 초록 1(해당 사항 있는 경우)(필수)
  • 어학증명서(선택사항)

접수기간

  • - 2022.10.20 ~ 2022.11.30까지

기타

  • - 해외여행 결격사유 없는 자
  • - 채용 규정에 어긋나지 않는 자
  • - 보훈 대상자 및 장애인 우대

  • ㆍ지원서 제출 내용이 사실과 다를 경우 채용이 취소 될 수 있습니다.
  • ㆍ직군/공고에 따라 추가전형(포트폴리오, 코딩테스트, 과제 등)이 진행될 수 있습니다.
  • ㆍ채용 상황에 따라 공고 마감기간이 단축/연장될 수 있습니다.
  • ㆍ본 전형 응시결과 최종적으로 정규직 전형에서 불합격한 후보자 중 필요한 경우 후보자에게 동의를 받아 계약직
       전형으로 검토될 수 있습니다.
  • ㆍ채용 완료 및 기지원자 내에서만 검토할 경우, 공고가 조기마감 될 수 있습니다.
  • ㆍ배치부서는 전형 결과에 따라 조정될 수 있습니다.
  • ㆍ채용 과정에서 오프라인으로 제출한 서류가 있을 경우, 해당 공고의 채용여부가 확정된 이후 14일 이내에
      반환을 요청할 수 있습니다
    .  반환 희망 시 엔씨소프트 홈페이지 채용문의 Q&A 메뉴를 통해 반환을 청구해
      주시기 바라며
    접수 후 14일 내 요청 서류를 등기우편으로 발송해 드립니다.
  •   오프라인으로 제출한 서류는 당사자가 반환을 청구하지 않을 경우 14일까지 보관된 후 파기됩니다.
      , 홈페이지 또는 전자우편을 통해 제출한 일체의 서류, 당사의 요청이 없음에도 자발적으로 제출한 서류는
      반환 청구 대상에 포함되지 않으며 엔씨소프트 개인정보처리방침에 따라서 2년간 보관된 후 파기됩니다.


* 입사지원 시 중요사항을 꼭 체크하세요!

* 근무환경
근무지역 : 경기 >
급여조건 : 당사규정
* 접수개요

마감 1일전

시작일 : 2022년 10월 20일 (목)
마감일 : 2022년 11월 30일 (수)

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(주)엔씨소프트 홈페이지에 직접 접속하여 지원하세요
https://careers.ncsoft.com/apply/view/74628

* 담당자 정보 - 이름 : 채용담당자
- 홈페이지 : http://www.ncsoft.com
- 주소 : 경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 12 엔씨소프트
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- (Applied AI) 응용 AI 기술 연구 및 개발 수시 모집
현재 채용정보를 복사합니다. 현재 채용정보를 프린팅합니다.

등록 : 2022년 10월 20일 (목) 23:17    최종수정 : 2022년 10월 20일 (목) 23:17

본 정보는 (주)엔씨소프트 에서 발췌한 자료이며, 기업의 사정에 따라서 내용상의 변경 및 조기마감이 될 수 있습니다. 본 정보는 스카우트의 동의 없이 재배포할 수 없습니다.

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