메이아이 머신러닝 엔지니어 (ML Engineer) 채용

소속 Product Division · Research Cell ·경력 무관 ·대체복무 가능

회사 소개

메이아이는 CCTV 영상을 AI로 분석하는 매장 방문객 분석 솔루션, 매쉬(mAsh)를 만듭니다. 매장이 데이터를 바탕으로 운영을 개선하고 더 나은 고객 경험을 제공하도록 돕습니다.

현대자동차·LG전자·스파오 등 주요 기업이 매쉬를 사용하고 있으며, 도입 매장도 확대되고 있습니다. 본격적인 세일즈를 시작한 2023년 대비 2026년 예상 매출은 약 5배 규모이며, 누적 투자유치액은 130억원 이상입니다.

포지션 소개

카메라 위치나 매장 혼잡도에 따라 사람을 놓치거나 동선을 잘못 추적하는 경우가 있습니다.

Research Cell의 ML Engineer는 이런 오류의 원인을 분석하고 검출·추적 모델과 알고리즘을 개선합니다. 개선한 모델과 코드를 검증해 제품에 적용하고, 반복적인 검증 작업을 자동화합니다.

함께 일할 팀원들은 CVPR 2023, ICLR 2025 Spotlight 등에서 연구 성과를 발표했습니다. 카메라 편향과 사람 재식별에 관한 연구 결과는 매쉬에도 적용됐습니다.

카메라 편향과 사람 재식별 연구 — ICLR 2025 Spotlight

분석 결과가 고객에게 전달되는 제품, 매쉬보드

주요 업무

개선 효과는 같은 장소·카메라·기간의 정답 데이터와 비교해 확인합니다. 다른 팀원도 실험을 재현할 수 있도록 데이터, 모델·코드 버전과 설정을 남기고, 어떤 조건에서 오류가 생겼는지 기록합니다.

현장 정확도 개선

• 고객 매장의 영상에서 미검출, 가림(Occlusion), Re-ID 실패, Tracklet 병합·분할 오류 등이 발생하는 원인을 찾고 모델과 알고리즘을 개선합니다.
• 검증을 마친 모델과 코드를 제품 파이프라인에 반영해, 다른 매장에서도 같은 오류를 줄입니다.

데이터 정합성 검증과 자동화

• 신규 매장 분석과 재분석에 필요한 데이터 정합성 기준과 자동 검증 절차를 만듭니다. 고객에게 결과를 제공하기 전에 데이터 오류를 확인합니다.
• 검증 결과를 모니터링하며 반복적인 수동 확인을 자동화합니다. 정확도는 유지하면서 검증에 드는 시간을 줄입니다.

자격 요건

경력에 제한은 없습니다. 어떤 결과를 냈는지와 함께, 무엇을 직접 구현했고 어떻게 검증했는지 살펴봅니다.

문제 해결을 주도하면서 아이디어와 코드를 팀원들과 공유하는 분을 찾습니다.

• 영상 분석 과정 전체를 살펴 문제의 원인을 추정하고, 이를 확인할 실험과 해결 방법을 직접 설계하실 수 있는 분
• 필요한 데이터와 판단 기준을 정해 가설을 검증하고, 결과에 따라 생각을 수정하실 수 있는 분
• 원인 분석부터 모델·알고리즘 개선, 실제 서비스에서 안정적으로 동작하는 코드 구현과 검증까지 직접 하실 수 있는 분
• Object Detection, MOT, Person Re-ID 등 컴퓨터 비전 분야를 이해하고 논문을 읽어 적용하실 수 있는 분
• LLM과 코딩 에이전트를 실험 설계·데이터 검증·반복 분석에 활용하고, 결과가 맞는지 직접 확인하실 수 있는 분
• 영상 분석 과정에서 제품의 품질을 높일 수 있는 문제를 스스로 찾아 해결하시는 분

기술 환경

영상 분석 모델의 구현·변환·추론에 사용하는 도구입니다. 모든 도구를 미리 다뤄보지 않으셔도 괜찮습니다.

• 구현·모델 변환: Python, ONNX
• GPU 추론·최적화: TensorRT
• 추론 실행 환경: Docker

우대 사항

• 상용 서비스에서 발생한 정확도·품질 문제의 원인을 찾고 해결해 보신 분
• 모델 성능과 고객이 보는 지표가 다를 때, 데이터 수집·처리 과정과 지표 정의를 함께 확인해 보신 분
• VLM 등 최신 AI 기법을 검증·라벨링 자동화와 같은 실제 업무에 적용해 보신 분
• 대량의 영상 데이터를 연구·개발에 활용하고, 제한된 자원 안에서 효율적으로 처리하는 파이프라인을 설계해 보신 분
• 컴퓨터 비전이나 멀티미디어 컴퓨팅 분야에서 의미 있는 연구 성과를 내 보신 분

함께 일할 팀을 만나보세요

Product Division의 Research Cell 소속입니다. 진우님·산님·순철님·준혁님·요셉님과 영상 분석 AI를 연구하고, CTO 인식님과 연구·개발 방향을 논의합니다.

팀과 일하는 방식

팀에서 정한 과제를 티켓으로 나누어 진행합니다. 데일리 스크럼에서는 진행 상황을 공유하고, 주간 티켓 미팅과 테크 미팅에서는 우선순위와 기술적 문제를 논의합니다. 연구 기록과 실험 결과는 세미나와 리뷰에서 공유합니다.

매달 CTO와 회고하며 배운 점과 더 익히고 싶은 것을 이야기합니다. 온보딩을 마친 뒤에는 피드백을 바탕으로 성장 목표를 정하고 함께 점검합니다.

입사하면 리드와 담당 업무를 정합니다. 온보딩 체크리스트와 기술 교육 자료로 제품을 익히고 분석 파이프라인을 직접 실행해 봅니다. 세미나와 팀 리뷰에서 질문하고 피드백을 받으며, 1개월차 원온원과 온보딩 리뷰에서 적응 과정의 어려움과 필요한 지원을 확인합니다.

근무 안내

• 근무 장소: 서울 강남구 테헤란로38길 8, 오피스B 역삼2호점 3층
• 근무 시간: 주 40시간을 기본으로 합니다. 공동근무시간인 13:00~17:00에는 오피스에서 함께 일하며, 그 외 시간과 장소는 업무·협업 일정에 맞춰 조정할 수 있습니다.
• 대체복무 지원은 복무 유형, 편입·전직 요건과 담당 업무의 적합성을 확인하여 진행합니다. 복무자의 근무 방식은 해당 복무 규정을 따르며, 지원 가능 범위는 채용 담당자에게 문의해 주세요.

지원서 작성 참고

실무·연구·프로젝트에서 해결하려던 문제와 직접 구현한 내용, 결과를 검증한 방법을 이력서나 선택 포트폴리오에 소개해 주세요. 예상과 달랐던 결과와 이를 개선한 경험도 좋습니다.

채용 절차

서류 전형 → 비대면 인터뷰 → 직무 인터뷰 → 컬처핏 인터뷰 → 처우 협의

1. 서류 전형

• 자유 양식의 이력서를 필수로 제출합니다. 포트폴리오는 선택 사항이며, 자기소개는 이력서에 함께 작성하실 수 있습니다.
• 사진, 가족 사항, 신체 정보, 출신 지역 등 직무와 관계없는 정보는 필요하지 않습니다.

2. 비대면 인터뷰

• 비대면 인터뷰는 45분 내외로 진행됩니다.
• 함께 일할 팀원이 인터뷰에 참여합니다.
• 제출해 주신 자료를 바탕으로 직무와 관련된 경험과 기술을 이야기합니다.

3. 직무 인터뷰

• 메이아이 사무실에서 대면으로 진행되며, 90분 내외가 소요됩니다.
• 함께 일할 팀원이 인터뷰에 참여합니다.
• 실제 서비스에서 생길 수 있는 정확도 문제를 놓고, 원인을 찾고 가설을 검증하는 과정을 함께 이야기하는 기술 세션을 진행합니다.
• 직무 역량과 경험, 앞으로의 업무 방향을 이야기합니다.

4. 컬처핏 인터뷰

• 대면 또는 비대면으로 진행되며, 90분 내외가 소요됩니다. 대면 인터뷰는 메이아이 사무실에서 진행합니다.
• CEO 찬규님이 인터뷰에 참여합니다.
• 서로의 일하는 방식과 중요하게 생각하는 가치를 이야기합니다.

5. 처우 협의

• 보상안을 협의하고 입사일을 조율합니다.

지원 안내

• 채용 절차는 상황과 필요, 포지션에 따라 변경될 수 있습니다.
• 제출해 주신 서류는 담당자가 확인한 후 영업일 7일 내 연락드립니다.
• 합류 후 3개월의 온보딩 및 평가 기간을 운영합니다.
• 이 기간 동안 업무 수행 능력과 태도, 적성, 근무 성적 등을 종합적으로 평가하여 본채용 여부가 결정됩니다. 구체적인 기간과 조건은 입사 전 근로계약서로 안내드립니다. 온보딩 및 평가 기간에 급여 차등은 없습니다.

채용 관련 문의: recruit@may-i.io

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메이아이는 AI로 오프라인 공간을 똑똑하게 만드는 팀입니다.

회사 소개 · 팀 문화

직무별 근무시간과 고용 조건은 이 공고의 안내를 확인해 주세요.

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