| ±â¾÷ºÎ¼³¿¬±¸¼Ò ¿¬±¸¿ø |
[´ã´ç¾÷¹«]
1. ¸ðÁýºÎ¹®
AI¡¤µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý °øÁ¤/¼ÒÀç R&D ¿¬±¸¿ø
´ç»ç´Â Á¦Á¶ °øÁ¤ µ¥ÀÌÅÍ, ¼ÒÀç ºÐ¼® µ¥ÀÌÅÍ, ¼³ºñ ¿îÀü µ¥ÀÌÅÍ µîÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î AI¡¤µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â¼úÀ» Á¢¸ñÇÑ ¿¬±¸°³¹ßÀ» ÃßÁøÇϰí ÀÖ½À´Ï´Ù. Á¤ºÎ R&D °úÁ¦ ¼öÇà, ½º¸¶Æ®ÆÑÅ丮 °íµµÈ, °øÁ¤ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ °³¹ß, µðÁöÅÐÆ®À© ±â¹Ý °øÁ¤ ÃÖÀûÈ ¾÷¹«¸¦ ÇÔ²² ¼öÇàÇÒ ½Å±Ô ¿¬±¸ÀηÂÀ» ä¿ëÇÕ´Ï´Ù.
2. ÁÖ¿ä ´ã´ç¾÷¹«
Á¦Á¶¡¤°øÁ¤ µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý, Á¤Á¦, Àüó¸® ¹× ºÐ¼® Python ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¹× ½Ã°¢È ¸Ó½Å·¯´×/µö·¯´× ±â¹Ý ¿¹Ãø ¸ðµ¨ °³¹ß ¹× °ËÁõ °øÁ¤ Á¶°Ç, ǰÁú µ¥ÀÌÅÍ, ¼³ºñ ¿îÀü µ¥ÀÌÅÍ °£ »ó°ü°ü°è ºÐ¼® ½º¸¶Æ®ÆÑÅ丮 ¹× °øÁ¤ ¸ð´ÏÅ͸µ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà Áö¿ø µðÁöÅÐÆ®À©, °øÁ¤ ½Ã¹Ä·¹À̼Ç, °øÁ¤ ÃÖÀûÈ °ü·Ã ¿¬±¸ Áö¿ø Á¤ºÎ R&D °úÁ¦ ±âȹ, ½ÇÇè µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®, º¸°í¼ ÀÛ¼º ¹× ¼º°ú°ü¸® ¿¬±¸°³¹ß °á°úÀÇ »ç¾÷È, ƯÇã, ±â¼ú¹®¼ ÀÛ¼º Áö¿ø
3. Áö¿øÀÚ°Ý
AI, ÄÄÇ»ÅÍ °øÇÐ, µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ð½º, »ê¾÷°øÇÐ, ±â°è°øÇÐ, ÈÇаøÇÐ, Àç·á°øÇÐ µî °ü·Ã ºÐ¾ß Çлç ÇÐÀ§ ÀÌ»ó ¼ÒÁöÀÚ
(¿ì´ë) ´ÙÀ½ Áß Çϳª ÀÌ»ó¿¡ ÇØ´çÇÏ´Â ÀÚ
°ü·Ã ºÐ¾ß ¼®»ç ÇÐÀ§ ÀÌ»ó ¼ÒÁöÀÚ °ü·Ã ºÐ¾ß Çлç ÇÐÀ§ Ãëµæ ÈÄ ½Ç¹« °æ·Â 3³â ÀÌ»ó º¸À¯ÀÚ PythonÀ» Ȱ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¶Ç´Â ¸ðµ¨ °³¹ß °æÇè º¸À¯ÀÚ Á¦Á¶¾÷, °øÁ¤, ¼³ºñ, ¼ÒÀç, ǰÁú µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ ¶Ç´Â ÇнÀ ÀÇÁö°¡ ÀÖ´Â ÀÚ Á¤ºÎ R&D °úÁ¦ ¼öÇà ¹× ¿¬±¸°³¹ß ¹®¼ ÀÛ¼ºÀÌ °¡´ÉÇÑ ÀÚ
4. ±âŸ ¿ì´ë»çÇ×
Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow µî Ȱ¿ë °æÇèÀÚ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®, ÇÇó ¿£Áö´Ï¾î¸µ, ¸ðµ¨ ÇнÀ¡¤°ËÁõ¡¤Æò°¡ °æÇèÀÚ Á¦Á¶ °øÁ¤ µ¥ÀÌÅÍ, ¼³ºñ µ¥ÀÌÅÍ, ǰÁú µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °æÇèÀÚ ½º¸¶Æ®ÆÑÅ丮, MES, PLC, ¼¾¼ µ¥ÀÌÅÍ, °øÁ¤ ¸ð´ÏÅ͸µ ½Ã½ºÅÛ ±¸Ãà °æÇèÀÚ µðÁöÅÐÆ®À©, CFD, COMSOL, Ansys µî °øÁ¤¡¤¹°¸® ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç È°¿ë °æÇèÀÚ Á¤ºÎ R&D °úÁ¦ Âü¿©, ¿¬±¸³ëÆ® ÀÛ¼º, °á°úº¸°í¼ ÀÛ¼º, Á¤·®¼º°ú °ü¸® °æÇèÀÚ ¼ÒÀç, ÈÇаøÁ¤, ±â°è¼³ºñ, ȯ°æ¡¤ÀÚ¿ø¼øÈ¯ ºÐ¾ß ¿¬±¸°³¹ß °æÇèÀÚ ±â¾÷ºÎ¼³¿¬±¸¼Ò ¶Ç´Â Áß¼Ò±â¾÷ R&D °úÁ¦ ¼öÇà °æÇèÀÚ Á¤ºÎ R&D ½Å±Ô ¿¬±¸Àη ¶Ç´Â û³â ¿¬±¸Àη Áö¿ø¿ä°Ç¿¡ ÇØ´çÇÏ´Â ÀÚ
5. ±Ù¹«Á¶°Ç
°í¿ëÇüÅÂ: 1³â °è¾àÁ÷ (´Ü, ±Ù¹«Æò°¡ ¹× »ç¾÷ ÃßÁø »óȲ¿¡ µû¶ó °è¾à ¿¬Àå ¶Ç´Â Á¤±ÔÁ÷ Àüȯ °ËÅä °¡´É) ¿¬ºÀ: 4,500¸¸¿ø ~ 5,000¸¸¿ø °æ·Â, ÇÐÀ§, º¸À¯¿ª·®¿¡ µû¶ó ÇùÀÇ ±Ù¹«ºÎ¼: ±â¾÷ºÎ¼³¿¬±¸¼Ò ¶Ç´Â R&D Àü´ãºÎ¼ ±Ù¹«Áö: ÀÎõ ¼±¸ Á¤¼Áø·Î 410, â¾÷º¥Ã³ ³ì»öÀ¶ÇÕŬ·¯½ºÅÍ ±Ù¹«½Ã°£: ÁÖ5ÀÏ (¿ù~±Ý) ¿ÀÀü 8½Ã ~ ¿ÀÈÄ 5½Ã (Á¡½É½Ã°£ 1½Ã°£ Æ÷ÇÔ) º¹¸®ÈÄ»ý: 4´ëº¸Çè, ÅðÁ÷±Ý, ¿¬Â÷(¹Ì»ç¿ë½Ã ¿¬Â÷º¸»ó±Ý Áö±Þ), Áᫎ Á¦°ø, °æÁ¶»ç, ±³À°ºñ Áö¿ø µî (´Ü, Á÷¹«¿Í Á÷±Þ¿¡ µû¶ó ´Þ¶óÁú ¼ö ÀÖÀ½)
6. Á¦Ãâ¼·ù
À̷¼ ¹× ÀÚ±â¼Ò°³¼ °æ·Â±â¼ú¼ ¶Ç´Â ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼öÇà ³»¿ª¼ ÇÐÀ§Áõ¸í¼ ¹× ¼ºÀûÁõ¸í¼ Æ÷Æ®Æú¸®¿À, GitHub, ³í¹®, ƯÇã, ÇÁ·ÎÁ§Æ® »êÃâ¹° µî º¸À¯ ½Ã Á¦Ãâ °¡´É Á¤ºÎ R&D °úÁ¦ Âü¿© °æÇèÀÌ ÀÖ´Â °æ¿ì °úÁ¦¸í, ´ã´ç¿ªÇÒ, ÁÖ¿ä ¼º°ú ±âÀç
7. ÀüÇüÀýÂ÷
¼·ùÀüÇü ¡æ ºÎ¼Àå ¹× ÀÓ¿ø¸éÁ¢ ¡æ ó¿ìÇùÀÇ ¡æ ÃÖÁ¾ÇÕ°Ý
¡Ø ÀüÇü ÀýÂ÷´Â ȸ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó ÀϺΠº¯°æµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
8. ÀÌ·± ºÐÀ» ã½À´Ï´Ù
AI ±â¼úÀ» ´Ü¼ø ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ßÀÌ ¾Æ´Ï¶ó ½ÇÁ¦ Á¦Á¶¡¤°øÁ¤¡¤¼ÒÀç ¹®Á¦ ÇØ°á¿¡ Àû¿ëÇØº¸°í ½ÍÀº ºÐ ÇöÀå µ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÒ¿ÏÀü¼ºÀ» ÀÌÇØÇϰí, ½ÇÇ衤°øÁ¤¡¤Ç°Áú µ¥ÀÌÅ͸¦ ±¸Á¶ÈÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ºÐ ¿¬±¸°³¹ß °úÁ¦ÀÇ ¸ñÇ¥, ¼º°úÁöÇ¥, º¸°í¼ ÀÛ¼º ü°è¸¦ ÀÌÇØÇϰí Ã¥ÀÓ°¨ ÀÖ°Ô ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ºÐ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® °á°ú¸¦ ¿¬±¸ÀÚ, ÇöÀå ´ã´çÀÚ, °æ¿µÁøÀÌ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¸íÈ®ÇÏ°Ô ¼³¸íÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ºÐ Áß¼Ò±â¾÷ R&D ȯ°æ¿¡¼ ºü¸£°Ô ¹è¿ì°í, ½ÇÁúÀûÀÎ ¼º°ú¸¦ ¸¸µå´Â µ¥ °ü½ÉÀÌ ÀÖ´Â ºÐ
9. ±âŸ»çÇ×
ÀÔ»çÁö¿ø¼ ¹× Á¦Ãâ¼·ù¿¡ ÇãÀ§ »ç½ÇÀÌ È®À뵃 °æ¿ì ä¿ëÀÌ Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ±¹°¡º¸ÈÆ´ë»óÀÚ ¹× Àå¾ÖÀÎÀº °ü·Ã ¹ý·É¿¡ µû¶ó ¿ì´ëÇÕ´Ï´Ù. º» ä¿ëÀº Á¤ºÎ R&D °úÁ¦ ¼öÇà ¹× ½Å±Ô ¿¬±¸Àη Ȯº¸ °èȹ°ú ¿¬°èµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
[±Ù¹«ºÎ¼ ¹× Á÷±Þ/Á÷Ã¥]
±Ù¹«ºÎ¼: ±â¾÷ºÎ¼³¿¬±¸¼Ò Á÷±Þ/Á÷Ã¥: ÆÀ¿ø
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[ÀÚ°Ý¿ä°Ç]
°æ·Â: °æ·Â¹«°ü(½ÅÀÔÆ÷ÇÔ) ÇзÂ: ´ëÁ¹ ÀÌ»ó Á÷¹«±â¼ú: ÀΰøÁö´É, Python, µö·¯´×, ½º¸¶Æ®ÆÑÅ丮, Á¦Á¶°øÁ¤, ÀÚµ¿È¼³ºñOP, ±¹Ã¥°úÁ¦¼öÇà, ±¹Ã¥°úÁ¦, Á¤ºÎÁö¿ø»ç¾÷¼öÇà, Á¤ºÎ°úÁ¦, AI, ºòµ¥ÀÌÅͺм®, µ¥ÀÌÅͺм®, µ¥ÀÌÅ͸𵨸µ, µ¥ÀÌÅ͸¶ÀÌ´×, Ç÷£Æ®¼³°è, ½Ã½ºÅÛ¼³°è, ±â°è¼³ºñ¼³°è, »ç¹°ÀÎÅͳÝ, MES
[¿ì´ë»çÇ×]
Àü°ø°è¿: °øÇаè¿, ÀÚ¿¬°úÇÐ°è¿ ¿ì´ë»çÇ×: °í¿ëÃËÁøÀå·Á±Ý´ë»óÀÚ, ÇØ´çÁ÷¹«ÀÎÅϰæ·ÂÀÚ, ÀαٰÅÁÖÀÚ, ÇØ¿Ü¿©Çà¿¡ °á°Ý»çÀ¯°¡ ¾ø´ÂÀÚ, ¼®¹Ú»ç, ¼ö»ó°æ·ÂÀÚ ±âŸ °ø°í¹® º»¹® È®ÀÎ
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