마키나락스

데이터와 지능의 산업계 응용에서 발생하는 문제들의 근본적인 해결과 이의 학문적, 사업적 파급력에 집중합니다. 학계와 기업이 가장 원하는 인재들이 모여, 자유로운 분위기에서 끊임없이 토론하고 연구하며, ‘Machine Intelligence를 통한 산업혁신’의 목표를 이루어 나가고 있습니다. 마키나락스는 기술과 사업에서 초고속 성장하고 있는 회사입니다. 높은 복잡도, 정제되지 않음, 멀티모달로 특징 지어지는 다양한 구조와 형태의 실세계 산업 데이터를 기반으로, 새롭게 쏟아지는 최신의 머신러닝 기법과 알고리즘의 한계를 시험하고, 연구를 통해 새로운 해결방안을 제시합니다.

연구:
제조/산업의 다양한 문제를 주의 깊게 분석하여 데이터의 특성을 파악하고, 효과적인 전처리 수행 방법을 연구합니다.
데이터의 특성과 프로젝트의 목적에 적합한 예측 모델을 고안하고 정량적인 성능 평가를 수행합니다.
변화하는 산업 환경에도 성능을 유지할 수 있도록 Continual Learning과 Active Learning을 모델에 적용합니다.
모델의 성능을 개선하기 위한 추가 데이터의 종류와 수집 방안을 제시합니다.

주요 연구 주제
Anomaly Detection
Unsupervised Representation Learning
Active Learning and Continual Learning
Reinforcement Learning

마키나락스가 고민하는 문제들
기타 참고 자료
NAVER DEVIEW 2019 발표: Operational AI: 지속적으로 학습하는 Anomaly Detection 시스템 만들기
RaPP: Reconstruction along Projection Pathway (ICLR 2020 Accepted)


개발:
머신러닝/딥러닝 모델을 마키나락스의 플랫폼을 활용하여 산업 문제에 적합한 형태로 설계하고 구현합니다.


필요역량

컴퓨터 공학, 통계, 수학, 물리 또는 기타 관련된 전공 학위 소지자
머신러닝/딥러닝, 통계에 대한 지식
자료구조, 알고리즘 등에 대한 기본 지식
Python을 비롯한 프로그래밍 언어
뛰어난 의사소통과 팀워크

마키나락스의 Data Scientist는 머신러닝/딥러닝, 통계 등의 여러 정량적 방법으로 산업 데이터를 분석하여 모델을 연구하고 구현함으로써 제조/산업의 생산성과 효율성 향상을 위한 해결책을 제시합니다. 이 과정에서 새로운 알고리즘과 분석 방법론을 만들어 내며, 논문 출판 및 특허 출원을 통해 마키나락스의 기술력 향상 및 브랜드 가치 창출에 기여합니다.