머신러닝 엔지니어

광범위한 의료 데이터를 기반으로 대규모 ML 모델 설계·학습·튜닝·배포, 최신 MLOps 프레임워크와 도구를 활용한 프로덕션 환경에서의 모델 모니터링 및 성능 개선, 데이터 사이언티스트·의료 전문가와의 협업을 통한 모델 정확성·효율성 최적화, 데이터 엔지니어와 협력하여 자동화된 ML 학습·검증·배포 파이프라인 구축.

Python 및 ML 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, Lightning 등) 숙련, 딥러닝 모델 및 알고리즘 이해, ML 라이프사이클 및 MLOps 이해, 깊이 있는 통계 및 머신러닝 지식. 우대: AWS/Azure/GCP 등 클라우드 경험, ML 제품화 경험, MLOps 도구·프로세스 경험, Git/GitHub, Docker/Docker Compose, 의료/헬스케어 데이터 경험, AI 관련 논문·학술 성과.