| 채용공고 | [스톤랩] 전문연구요원 모집 (AI 모델, 인프라 개발 / 신규, 편입) |
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| 등록일자 | 2026-11-02 |
병역지정업체정보
| 업체명 | (주)스톤랩 기업부설연구소 | ||
|---|---|---|---|
| 업종 | 중소기업부설연구소 | 전화번호 | 070-8058-9865 |
| 주소 | 서울특별시 구로구 디지털로31길62 1015호, 1016호(구로동) | ||
| 홈페이지 | https://www.stonelab.kr | 내일터추천횟수 | |
근무조건
| 요원형태 | 현역 | 고용형태 | 전문연구요원 |
|---|---|---|---|
| 자격요원 | 신입/경력 | 급여조건 | 6000~7000만원 |
| 최종학력 | 석사 이상 | 전공계열 | |
| 담당업무 | AI 모델 및 인프라 개발 | 전직자 채용가능 | 예 |
| 근무형태 | 주5일 | 출퇴근시간 | 09:00 ~ 18:00 |
| 특근·잔업 | 없음 | 교대근무 | 없음 |
| 수습기간 | 3개월 미만 | 군사훈련교육 소집기간 급여 |
100%이상 |
| 퇴직금지급 | 퇴직연금 | 식사(비)지급 | 중식비 지급 |
| 현역배정인원 | 583명 | 현역편입인원 | 0명 |
| 보충역배정인원 | 9999명 | 보충역편입인원 | 0명 |
| 모집인원 | 3명이상 | 지원보험 | 건강보험, 산재보험, 고용보험, 국민연금 |
| ※ 배정인원이란: 산업기능요원 등으로 편입할 수 있는 인원(T/O)(단,보충역은 지방청별 총 배정인원 범위 내 선착순 편입) ※ 채용공고 상세근로조건 정보제공 확대로, 기존에 게시한 업체와 채용공고 항목이 상이함을 알려드립니다. |
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우대사항 및 복리후생
| 외국어 | 영어(상) | 자격증 | |
|---|---|---|---|
| 복리후생 | 연차, 인센티브제도, 향후정직원, 건강검진, 본인의료비지원, 기숙사운영 | ||
접수방법
| 접수기간 | 2026-11-30 | 접수방법 | 병역일터 이력서 |
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| ㅇ 병역일터 이력서 등록 : 병역의무(예정)자 [로그인] - 구직/병역의무(예정)자* – 구직관리 - 이력서 관리[신규][등록] (* 메인화면 상단 가운데) ㅇ 병역일터 이력서 발송 : 병역의무(예정)자[로그인] – 구직/병역의무(예정)자 – 채용정보 - 통합조건별 조회 - 채용공고 클릭 – [이력서 발송] | |||
| * 이력서는 한 번 등록하면 계속 사용(발송) 가능. | |||
|                                                                                                                                | |||
담당자정보
| 담당자 | 송민* | 참 고 | |
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| 전화번호 | 070-8058-9865 | 팩스번호 | 0504-030-7450 |
비 고
| 스톤랩(StoneLab)은 광학 분석과 인공지능을 결합한 바이오·물질 분석 기술, 디지털 헬스케어 솔루션을 개발합니다. 기존 모델 성능을 높이는 연구부터 실제 기기와 서비스에 적용하는 엔지니어링까지, 자신의 연구를 제품으로 발전시키고 싶은 분들을 환영합니다. <모집 분야 및 담당 업무> ① AI 엔지니어 - LLM·SLM 기반 AI Agent 및 멀티에이전트 시스템 설계·구현 - RAG, 도구 호출, 메모리 및 작업 계획·실행 구조 개발 - 텍스트·음성·영상·센서 데이터를 연계하는 멀티모달 파이프라인 개발 - 모델 경량화·양자화 및 온디바이스 추론 최적화 - AI 모델의 기기·서비스 연동, 성능 평가 및 운영 파이프라인 구축 ② AI 연구개발 - Raman·IR 등 광학 스펙트럼 기반 물질 식별·정량 분석 모델 연구 - 분광·센서·영상 데이터의 표현학습 및 멀티모달 융합 연구 - 소량 데이터 학습, 도메인 적응, 불확실성 추정 및 모델 일반화 연구 - 디지털 헬스케어 영역의 음성·행동·정서 데이터 분석 모델 연구 - 센서 인식과 판단·행동을 연결하는 Physical AI 및 VLA 모델의 응용 가능성 연구 - 실험 설계, 재현 가능한 성능 검증 및 논문·특허 등 연구성과 도출 ※ 위 업무 중 지원자님의 전문성과 관심 분야에 맞춰 담당 과제를 협의합니다. 모든 분야의 경험을 요구하지 않습니다. <지원 자격> - 컴퓨터공학, 인공지능, 전기전자, 수학·통계, 물리, 의공학 등 관련 분야의 연구·개발 역량을 갖춘 분 - Python 및 PyTorch 등 머신러닝 프레임워크 활용이 가능한 분 - 연구 문제를 정의하고 데이터 분석, 모델 구현, 실험 및 결과 해석을 수행할 수 있는 분 - 전문연구요원 신규 편입 또는 전직에 필요한 법정 요건을 충족하는 분 |

