자세한 내용 핑퐁 홈페이지 참고 (https://pingpong.us/recruiting/)
인턴 및 취업을 원하는 학생들의 참여 바랍니다.
————————————————————————————–
모집 분야: 머신러닝 엔지니어
주요 업무
- 대화형 인공지능의 일상대화 능력을 증진시킬 머신러닝 모델 엔지니어링
- Preprocessing (Normalizer, Tokenizer, 띄어쓰기, Spell Corrector…)
- NLU (NER, IE, Dialogue Act Classification, Sentiment Analysis…)
- Dialogue Management
- NLG (Response Generation)
- 머신러닝 엔지니어링에 필요한 관련 연구를 탐색, 구현, 적용
- 일상대화 능력을 기술 제품으로 구현하기 위한 스펙과 적정 성능 수준 정의
함께 풀 문제 예시
(이게 전부는 아니지만 참고로 봐주세요)
-
“나 지금 집에서 나가는 중”이라는 말에 대한 가장 적절한 후속 질문을 자동으로 생성하기
-
“이제 마지막 시험만 치면 기말고사 끝난다!”라는 문장에 가장 어울리는 이모티콘 자동으로 선택하기
-
“아 어제 에어콘 켜놓고 잤더니 감기 걸린 것 같아”라는 문장에서 ‘user.state.disease=cold’이라는 정보를 추출하고 저장하기
-
“방금 영화 Her 봤어”라는 문장에 대해 “하.. 스칼렛 요한슨 목소리 너무 예쁘죠”라는 답변을 만들어낼 수 있도록 하기
필수 역량
-
컴퓨터 공학, 타 머신러닝 관련 전공 혹은 그에 준하는 지식 수준
-
주요 머신러닝 알고리즘의 원리, 필요성, 한계에 대한 지식
-
다양한 머신러닝 알고리즘을 적재적소에 활용할 수 있는 능력
-
2개 이상의 머신러닝 및 데이터 분석 관련 연구, 업무, 프로젝트 경험
-
Tensorflow, Pytorch, Caffe, Deeplearning4j, Keras 등 하나 이상의 딥러닝 프레임워크 사용 능력
-
Python/C++/Java 등을 이용한 알고리즘 구현 능력
우대 역량
-
자연어 처리 관련 지식
-
머신러닝 알고리즘을 자연어 처리나 챗봇/대화 관련 연구, 프로젝트에 적용해본 경험
-
토이/연구용 데이터가 아닌 실제 세계의 데이터를 활용한 머신러닝 문제 풀이 경험
-
머신러닝, 딥러닝, 자연어처리 분야의 유수 학회에 논문 게재 경험
-
Kaggle, AI Hackathon 등 머신러닝 대회에서의 의미있는 성과
-
대화형 인공지능 제품을 많이 사용해보고, 어떻게 하면 이들을 더 사람처럼 만들 수 있을지 고민해본 경험
스캐터랩 머신러닝 엔지니어로서 얻을 수 있는 경험
-
일상대화라는 재미있으면서도 어려운 문제에 도전해볼 수 있는 기회
-
어디에서도 구할 수 없는 대량의 실제 일상대화 데이터셋을 다루어볼 수 있는 경험
-
연구에만 그치지 않고 기술 솔루션으로서 실질적인 가치를 만들고 상품화 되는 머신러닝 서비스를 만드는 경험
-
빠르게 성장하는 스타트업에서 일하며 함께 성장해나갈 수 있는 기회
혜택 및 복지
-
경쟁력 있는 연봉????
-
딥러닝용 GPU 무한 제공⚒
-
크고 아름다운 27인치 iMac????
-
업무와 관련있든 없든 보고 싶은 책 구매 비용 전액 지원????
-
나의 역량 개발을 위한 세미나 참가 비용 전액 지원????
-
모든 먹을 것은 회사 돈으로????
-
자유로운 휴가????
-
뭐라고 설명할 순 없지만 되게 좋은 스캐터랩만의 느낌적인 느낌????
채용 과정
- 서류 심사 → 기술 과제 → 코딩 테스트 및 기술 면접 → 팀 면접
지원 방법
-
hello@scatterlab.co.kr로 이력서를 PDF 파일로 보내주세요.
-
이력서는 자유로운 형식으로 보내주시되, 당신이 이 역할을 잘 해낼 수 있는 사람이라는 걸 보여주는 관련 연구, 프로젝트, 실무 경험을 설명과 함께 보내주시면 좋을 것 같아요.
-
메일 제목은 ‘[머신러닝/신입] 지원자 이름’ 형식으로 부탁드립니다.
-
스캐터랩은 산업기능요원 지정업체로 병역 특례 지원 및 이직이 가능합니다. 해당되는 분은 지원시 말씀해주세요.
- 여름방학, 겨울방학 인턴 혹은 6개월, 1년 인턴십 프로그램도 지원 가능합니다.
스캐터랩 기술 데모 확인하기
-
1) Reaction API: https://pingpong.us/reaction/
2) Sentiment Analyzer API: https://pingpong.us/sentiment-analyzer/
3) Emoji Attacher API: https://pingpong.us/emoji-attacher/
4) 랜선고양이 드림이봇: https://pingpong.us/dreamy-the-cat/
[스캐터랩] 일상대화 기술 관련 머신러닝 엔지니어 모집(인턴/신입)