엑스브레인(XBrain)

첫 번째는 ML 기술이 실현할 수 있는 가치에 대한 확신과 성장에 대한 열망입니다.

기술 기반 글로벌 회사인 Uber, Facebook, Google, Amazon 등은 이미 ML 을 적용한 서비스 및 제품을 수십억의 사용자들에게 제공 중에 있습니다. 앞으로는 IT 기술 기반의 회사 뿐 만이 아닌 더 폭넓은, 그리고 많은 조직에서 ML 을 활용한 서비스를 제공하게 될 것이며, 그로인해 빠르고, 확장성을 가지며, 자동화되어 쉽게 활용 가능한 ML System 을 필요로 하게 될 것입니다. 엑스브레인은 여러 분야의 조직이 본질적인 데이터 활용에 대한 논의와 관리에만 집중하여, 더욱 많은 가치를 만들어낼 수 있도록 도와주는 소프트웨어 회사입니다. 다양한 분야에서 ML 의 가치를 실현하고, 경험할 수 있도록 해주는 소프트웨어를 만드는 회사로 성장하는 상상은 강한 동기부여가 됩니다.

두 번째는 끊임없는 기술적인 Challenge 입니다.

ML System 에 관련된 기술 연구는 빠른 속도로 이루어지고 있으며, 전세계의 자본과 뛰어난 인력이 ML 기술 발전의 속도를 가속화하기 위해 집중 투자되고 있는 상황입니다. 이러한 거대한 산업 패러다임과 기술발전에 직접적으로 참여하고 있다는 점이 우리의 호기심과 열정을 자극합니다.

세 번째는 다양한 배경을 가진 최고의 인재들이 함께하는 조직 문화를 만들고 싶은 열망입니다.

엑스브레인은 지속적인 조직의 성장을 위해 다양한 배경을 가진 최고의 인재들이 함께 어울릴 수 있는 조직을 만들어나가고 있습니다. 또한 다양한 분야의 데이터에 대한 보다 심도깊은 이해를 위해 폭넓은 분야(Psychology, Cognitive Science, Gastronomy, Neuroscience, Computer Science 등) 전문가들과 교류하고 있으며, 사내 세미나등을 통해 내부 조직의 지속적인 성장을 도모하고 있습니다.

* 근무 기간 동안 습득 가능한 업무역량 및 경험 등

- ML 및 Software Engineering 대한 State of the art 기술을 연구하고, 적용할 수 있는 경험

- Efficient & Scalable ML System 구현을 위한 대용량 데이터 처리 시스템 설계 및 구축 경험

* 회사의 자랑할만한 문화, 업무방식 등

- 최소한의 규정과 최대한의 지원 속에서 자율적으로 자신의 성장을 도모합니다.

- 정기 내부 세미나를 통해 다양한 분야의 전문 지식과 견해를 넓힙니다(각 분야 별 - Cognitive Science, Neuroscience, Bioinformatics, Psychology, Gastronomy 등 - 전문가 초청 및 다양한 배경을 가진 팀원간의 세미나).

- 매주 월요일에서 금요일, 8 시간의 업무시간을 원칙으로하며 주말출근 및 야근을 지양합니다.

• 역삼역 초역세권 근무지 (도보 10 초)

• 기본 10:00-19:00 의 유연한 근무시간

• 월별 도서구입비 5 만원 지원, 세미나 참가비 지원 등 자기 계발에 대한 적극적 지원

• 야근시 교통비 지급

• 석식 제공

• 개인 장비 지원 (e.g. 듀얼 모니터, iMac 27", 맥북 프로 15" 등)

* 파트타임 근무 가능여부 기입(한국 대학 재학중인 유학생은, 주당 근무시간의 제한이 있음)

* D-2, D-4 비자 소지 외국인 인재의 경우, 출입국·외국인정책본부(http://goo.gl/9x1GDN)의

‘체류자격별 안내매뉴얼(체류)’ 첨부파일 중 ‘체류자격외 활동’에 관한 내용 준수를 권고합니다.

Tech Media는 연일 인공지능과 머신러닝으로 가득한 이야기를 담아내고 있습니다. 하지만 기술에 대한 뜨거워진 반응과는 대조적으로, 머신러닝이 실제로 도입되어 주목받을 만한 결과를 만들어냈다는 소식은 그 범위와 수가 제한적인 것이 현실입니다. 이는 머신러닝에 대한 명확한 가치판단이 이루어지지 않은 상황에서, 전문 인력을 고용하고, 서비스에 도입하기까지 소요되는 시간/비용에 대한 부담을 고스란히 기업이 짊어지기 때문입니다.

XBRAIN은 이와같이 머신러닝을 도입함에 있어 작용하는 기술적/사업적 부담을 덜어내고자 합니다. 보다 많은 분야에서 머신러닝이라는 기술적 패러다임을 명확하게 이해하고, 빠른 시간 내에 각 비즈니스에 알맞은 모델을 부담 없는 비용으로 도출 가능케 함으로써, 적극적으로 머신러닝이 활용될 수 있는 세상을 그립니다.