* ä¿ë±â¾÷ : ÀÀ¿ë ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß ¹× °ø±Þ¾÷
* ä¿ëÆ÷Áö¼Ç : µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°¡ / ¸®´õ
* ä¿ëÁ÷±Þ : Ã¥ÀÓ ~ ¼ö¼®
* ¿¬ºÀ : MAX 1¾ï ( °æ·Â º° ÇùÀÇ Á¶Á¤ )
* ±Ù¹«Áö : ¼º³²½Ã ºÐ´ç±¸ ÆDZ³¿ª·Î
Æ÷Áö¼Ç Á÷¹«±â¼ú : µ¥ÀÌÅͺм®,MACHINE LEARNING,Python,Deep Learning
[´ã´ç¾÷¹«]
- ´ç»ç º¸À¯ÇÑ Á¦Á¶µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¼Ö·ç¼Ç (Á¦Á¶¼³ºñ ¹× ÃøÁ¤µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇÑ ÀÌ»ó°¨Áö, °¡»ó°èÃø, Ç°Áú¿¹Ãø, °øÁ¤ÃÖÀûÈÁ¶°Ç Ž»ö µî)¿¡ žÀçµÉ ¸ðµ¨ ¹× ¾Ë°í¸®Áò ¼³°è, °³¹ß ¹× °³¼±ÀÛ¾÷
- »õ·Î¿î °í°´ µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ¿© ÇØ´ç °í°´ÀÇ ¿ä±¸Á¶°Ç¿¡ ¸Â´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °á°ú¸¦ µµÃâÇϱâ À§ÇÑ ÄÁ¼³Æà ¹× µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, ¸ðµ¨¸µ ÀÛ¾÷ ¼öÇà
- Machine Learning / Deep LearningÀ» »ç¿ëÇÑ ½Å±Ô ¸ðµ¨ °³¹ß °ü·Ã ¿¬±¸°³¹ß ÀÛ¾÷
- ±¹Ã¥ÇÁ·ÎÁ§Æ® Á¦¾È ¹× °ü·Ã ¾÷¹« ¼öÇà
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» È°¿ëÇÏ´Â ¼Ö·ç¼Ç ¹× Á¦Ç°ÀÇ ±âȹ, Á¦¾È
[ÇʼöÀÚ°Ý]
- ´ëÁ¹ÀÌ»ó
- °æ·Â 5³â ~ 20³â
- ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ´ëÇÑ ±íÀº ÀÌÇظ¦ °¡Áø ºÐ (Åë°èÀû Áö½Ä, EDA, ´Ù¾çÇÑ ¹æ¹ýÀÇ ¸ðµ¨¸µ ¹× °ËÁõ)
- »õ·Î¿î µ¥ÀÌÅÍ ¹× ȯ°æÀ» ºü¸£°Ô ÀÌÇØÇÏ°í ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¿ª·®°ú ÀÇÁö¸¦ °¡Áø ºÐ
- Python, R µîÀÇ Åë°è ºÐ¼® ¾ð¾î¸¦ ´É¼÷ÇÏ°Ô ´Ù·ç´Â ´É·ÂÀ» °¡Áø ºÐ
- Machine learning pipeline, MLOps¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ¿Í Çʿ伺¿¡ °ø°¨ÇÏ´Â ºÐ
- ÆÀ¿øµé°ú ¼öÆòÀûÀÎ °ü°è·Î ¿øÈ°È÷ ¼ÒÅëÇÏ¸ç ¾÷¹«¸¦ ¼öÇàÇÏ´Â µ¥ ´ëÇÑ Çʿ伺¿¡ °ø°¨ÇÏ°í, Àß ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ºÐ
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú °ü·ÃÇÑ ±¹Ã¥°úÁ¦ Á¦¾È, ¼öÇàÀÌ °¡´ÉÇÑ ºÐ
- °í°´»ç ¹æ¹® ÀÛ¾÷À» À§ÇÑ Áö¹æ ÃâÀå ¹× ÆÄ°ß±Ù¹«°¡ °¡´ÉÇÑ ºÐ
$¿ì´ë»çÇ×$
- ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °ü·Ã ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼öÇà °æÇè
- ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °æÁø´ëȸ ¼ö»ó °æ·Â
- µ¥ÀÌÅͺм® °ü·Ã ³í¹® ½ÇÀû
- °ü·Ã ºÐ¾ß ¼®,¹Ú»çÇÐÀ§ º¸À¯
- ±âÁ¸ ºÐ¼® ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ Á¶ÇÕ ¹× Àû¿ëÀ» ³Ñ¾î¼, »õ·Î¿î °³³äÀÇ ºÐ¼® ¸ðµ¨À» ¼³°èÇÏ°í °ËÁõ, Àû¿ëÇÑ °æÇè
- Â÷º°ÈµÈ ¹æ¹ýÀ¸·Î ¸ÚÁø ¹ßÇ¥ ÀڷḦ ¸¸µé°í Àß ¼³¸íÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´É·Â
- ´Ù¾çÇÑ ÃֽŠ±â¼ú¿¡ ´ëÇÑ Áö½Ä ¹× È°¿ë°æÇè
- ¿µ¹®À¸·Î µÈ ³í¹®À» Àаí ÀÌÇØÇÏ´Â µ¥ ¾î·Á¿òÀÌ ¾ø´Â ¼öÁØÀÇ ¿µ¾î ±¸»ç ´É·Â
[ä¿ëÀýÂ÷]
¼·ùÀüÇü > ºÐ¼®°¡Å×½ºÆ® > 1Â÷¸éÁ¢ > 2Â÷¸éÁ¢(ÇÊ¿ä½Ã) > ä¿ë°ËÁø > ÃÖÁ¾ÇÕ°Ý
[Á¦Ãâ¼·ù ¹× ¹æ¹ý]
- MS WORD·Î ÀÛ¼ºµÈ °æ·ÂÁß½ÉÀÇ ±¹¹®À̷¼(»ç¶÷ÀÎ µî Àâ»çÀÌÆ® À̷¼ Á¦¿Ü) + Æ÷Æ®Æú¸®¿À
- ******@*******.***·Î Á¦Ãâ¹Ù¶ø´Ï´Ù./žĿ¸®¾îÀλçÀÌÆ® ±èÅ°æ / ***-****-****
- À̷¼´Â Áö¿øºÐ¾ß_À̸§À¸·Î ÀÛ¼º (¿¹:°³¹ßPM_È«±æµ¿)
[±Ù¹«È¯°æ ¹× º¹Áö]
ÈÞ¹«/ÈÞ°¡: ÁÖ5Àϱٹ«,¿¬Â÷,¿ùÂ÷,º¸°ÇÈÞ°¡,°æÁ¶ÈÞ°¡,¹ÝÂ÷,Æ÷»óÈÞ°¡,À°¾ÆÈÞÁ÷,³²¼ºÃâ»êÈÞ°¡,»êÀüÈÄÈÞ°¡,Àå±â±Ù¼ÓÈÞ°¡
¿¬±Ý/º¸Çè: ±¹¹Î¿¬±Ý,ÀǷẸÇè,»êÀ纸Çè,°í¿ëº¸Çè
±³À°/ÀÚ±â°è¹ß: ÀÚ±â°è¹ßÁö¿ø,¿öÅ©¼¥,¾ßÀ¯È¸/üÀ°´ëȸ,Á÷¹«´É·ÂÇâ»ó±³À°,µµ¼±¸ÀÔºñÁö¿ø,ÀÚ°ÝÁõÃëµæÁö¿ø
±Ù¹«È¯°æ/ÆíÀÇ: ½Ä´ë,¿µ¾÷È°µ¿ºñ,Ä«ÆäÅ׸®¾Æ,³ëÆ®ºÏ/½º¸¶Æ®±â±â,Á¡½É½Ä»çÁ¦°ø,°£½ÄÁ¦°ø,Åë½ÅºñÁö¿ø,°Ç°°ËÁø
º¸Àå/¼ö´ç: Àμ¾Æ¼ºê,¿ì¼ö»ç¿øÆ÷»ó,Àå±â±Ù¼ÓÀÚÆ÷»ó,ÅðÁ÷¿¬±Ý,¸íÀý¼±¹°,»óÇغ¸Çè,¼º°ú±Þ,°æÁ¶»çÁö¿ø