소재·화학 실험계획 및 AI 예측모델 연구개발자 …

㈜에이아이스타는 소재 데이터와 계산과학, AI를 활용하여 연구개발을 지원하는 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

화학·소재 제조기업의 실험 데이터를 바탕으로 실험계획, 물성 예측, 다음 실험 조건 추천 기능을 구현할 파트타임 연구개발자를 모집합니다.

1. 모집 분야
– 실험계획법(DoE), 소표본 회귀모델, 베이지안 최적화 기반 연구개발
– 모집 인원: 1명
– 참여 형태: 프로젝트 기반 파트타임

2. 주요 업무
– 고객의 연구개발 목표를 입력 변수·목표 물성·제약조건으로 정의
– 수십 건 규모의 실험을 위한 초기 실험계획 및 후속 실험계획 수립
– 실험 데이터 정제와 회귀·가우시안 프로세스 등 예측모델 구현
– 교차검증, 과적합·데이터 누수 점검, 예측 불확실성 평가
– 허용 범위와 공정 제약을 반영한 다음 실험 조건 추천
– 내부 소프트웨어 개발팀과 모델 연동 및 기술 인수인계
초기에는 한정된 고객 과제를 대상으로 개발하며, 실험 수행은 고객사가 담당합니다.

3. 지원 자격
– 통계학, 산업공학, 화학공학, 화학, 재료공학, 컴퓨터공학 등 관련 분야 석사과정 이상 또는 이에 준하는 실무 경험 보유자
– Python으로 데이터 전처리·모델 학습·성능 평가를 직접 구현할 수 있는 분
– 회귀분석과 모델 검증의 기본 원리를 이해하고 적용할 수 있는 분
– 코드와 분석 결과를 문서화하고 개발팀과 협업할 수 있는 분

4. 우대 사항
– 실험계획법, 반응표면법, 혼합물 설계 경험
– 10~50건 수준의 소표본 실험 데이터 분석 경험
– 가우시안 프로세스, 베이지안 최적화, 능동학습 구현 경험
– BoTorch, Ax, BayBE, BoFire 등 관련 도구 사용 경험
– 화학·소재의 조성 또는 공정 조건 최적화 경험
– 측정 오차, 반복 실험, 예측구간, 적용 범위 검토 경험
– 연구 코드를 API 또는 재사용 가능한 Python 모듈로 제공한 경험
모든 우대 사항을 충족할 필요는 없으며, 실제 구현 경험과 문제 해결 과정을 중심으로 검토합니다.

5. 협업 방식 및 산출물
고객사의 기술 담당자 및 당사 개발팀과 협업하며, 다음 산출물을 작성합니다.
– 실험계획 및 데이터 항목 정의서
– 실행 가능한 모델·실험 추천 코드
– 성능 평가 결과와 적용 한계 설명
– 실행 환경·사용 방법 문서 및 개발팀 인수인계 자료
단순 기술 자문에 그치지 않고, 모델 구현과 검증에 직접 참여할 분을 찾습니다.

6. 근무 조건
– 참여 기간: 초기 2~3개월, 협의 후 연장 가능
– 투입 시간: 주 8~16시간 기준 협의
– 근무 방식: 원격 중심, 정기 온라인 회의 및 필요시 대면 협의
– 대면 협의 장소: 서울 서초구 소재 당사 사무실
– 시작 시점: 협의
– 보수: 경력, 업무 범위 및 투입 시간을 기준으로 협의

7. 제출 자료:
– 이력서
– 관련 프로젝트 또는 연구 경험 소개 자료
– 공개 가능한 코드·GitHub·논문·포트폴리오 중 선택 제출
– 참여 가능 시작일, 주당 가능 시간, 희망 보수
프로젝트 소개에는 본인이 직접 수행한 데이터 처리·모델 구현·검증 업무를 구분하여 기재해 주시기 바랍니다. 소속기관이나 이전 직장의 비공개 자료는 제출하지 않으셔도 됩니다.

8. 전형 절차
서류 검토 → 온라인 기술 면접 → 필요시 범위를 사전 합의한 유료 실무 과제 → 참여 조건 협의
재직·재학 중인 지원자도 지원 가능, 소속기관의 외부 활동 규정에 따라 참여 가능한 분을 대상으로 함