Video AI Engineer (경력·석사)

• Video AI 핵심 기술 개발 및 리딩
• 콘텐츠 제작 과정의 기술적 문제 정의 및 Video AI 적용 방향·기술 아키텍처 수립
• Video Generation/Editing, Computer Vision, Generative AI 등 핵심 AI 기술 연구 및 개발 리딩
• 최신 AI 논문·오픈소스·Foundation Model 분석 및 PoC를 통한 기술 타당성 검증
• Fine-Tuning, 모델 최적화 및 자체 기술 개발을 통한 특화 AI 기술 확보
• 모델 품질·처리시간·GPU 비용 등을 종합적으로 고려한 기술 선정 및 성능 고도화
• AI 기술 Production 적용 및 서비스화
• PoC 단계의 AI 기술을 실제 콘텐츠 제작 환경에 적용하고 Production 수준으로 서비스화
• 영상·이미지·3D·Generative AI 기술의 콘텐츠 제작 적용 방안 발굴 및 구현
• 제작 Workflow 및 사용자 요구사항을 반영한 AI 기능·서비스 지속 고도화
• 품질·생산성·처리시간·비용 등 정량적 지표 기반 AI 기술 효과 검증
• AI Architecture 및 MLOps
• AI 모델의 학습·평가·배포·추론 Pipeline 설계 및 구축
• 영상 AI 서비스 API 및 실시간·비동기·Batch 처리 Architecture 설계
• GPU 자원·모델 성능·처리 비용·서비스 안정성을 고려한 AI 서비스 최적화
• 안정적인 AI 서비스 운영을 위한 MLOps 및 모델 Lifecycle 관리 체계 수립
• 기술 내재화
• AI Architecture 및 Code Review, 개발 표준 수립을 통한 기술 품질 관리
• 외부 AI 기술의 분석·검증 및 VANTA 환경에 적합한 기술 적용·내재화
• 기술 공유·리뷰 및 Mentoring을 통한 조직의 AI 기술 역량 강화