직무 소개
SME Careers 소개
AI 시스템이 더 정교해짐에 따라, AI는 맥락과 세상을 더 잘 이해하기 위해 인간의 지식에 의존합니다. SME Careers는 선도적인 AI 연구소와 협력하여 차세대 지능형 시스템이 학습하고 추론하고 행동하는 방식을 개선합니다. SME Careers는 빠르게 성장하는 AI 데이터 서비스 기업이자 SuperAnnotate의 자회사로, 세계 최고의 AI 기업 및 파운데이션 모델 연구소 다수에 AI 훈련 데이터를 제공합니다. 파라메트릭 CAD에 대한 귀하의 전문성은 세계 최고 수준의 AI 모델을 개선하는 데 직접적으로 기여할 것입니다.
역할 소개
AI 에이전트는 화면을 읽고 웹 양식을 클릭하는 일을 점점 잘하게 되었습니다. 그러나 파라메트릭 CAD 패키지 앞에 세우면 무너집니다. FreeCAD는 가혹한 테스트 사례입니다. 기능이 겹치는 여러 워크벤치, 인터페이스가 설명하지 못하는 방식으로 실패하는 구속조건 솔버, 올바른 다음 동작이 스무 단계 전에 만들어진 것에 전적으로 의존하는 피처 히스토리, 그리고 지오메트리를 부주의하게 참조하는 사람을 기다리는 토폴로지 명명 문제가 있습니다. 엔지니어링 의도는 화면이 아니라 모델 트리에 살아 있습니다. 그리고 바로 그것을 현재 에이전트는 볼 수 없습니다.
이 원격 시급 계약 역할에서 귀하는 이 격차를 좁히는 데 도움을 줄 것입니다. 현실적이고 도전적인 CAD 작업을 설계한 다음, 저희가 제공하는 녹화 도구를 사용하여 자신의 컴퓨터에서 그 작업을 완료하는 과정을 녹화하게 됩니다. 각 녹화는 전문가 작업이 실제로 수행되는 전체 모습, 즉 동작의 순서, 각 단계의 인터페이스 상태, 작업 전후의 파일을 담아내며, 모델이 학습하는 시연이자 모델이 측정되는 벤치마크가 됩니다.
모델은 채점할 수 있는 작업에서만 학습할 수 있기 때문에, "올바르게 완료됨"의 의미를 정의하는 것도 똑같이 중요한 업무입니다. 각 작업과 함께 목표와 수행한 단계를 작성하고, 결과를 어떻게 검증해야 하는지, 완성된 부품, 스케치, 어셈블리 또는 도면이 결과가 올바르다고 인정받기 위해 충족해야 하는 조건, 그리고 부분적으로 성공한 시도가 도달할 중간 체크포인트를 명시하게 됩니다. CAD에서 이것은 보기보다 더 예리한 질문입니다. 부품이 치수상 정확하면서도 여전히 틀릴 수 있기 때문입니다. 스케치가 완전 구속되지 않았거나, 피처 순서가 매개변수 변경을 견디지 못하거나, 모델이 업스트림에서 무엇이든 편집되는 순간 이동할 면을 참조하기 때문입니다. 치수상 맞음과 실제로 맞음 사이의 그 구분을 인코딩하는 것이 저희가 귀하에게 필요한 기여입니다.
이 직책은 빠르게 성장하는 AI 데이터 서비스 기업이자 SuperAnnotate의 자회사로, 세계 최고의 AI 기업 및 파운데이션 모델 연구소 다수에 AI 훈련 데이터를 제공하는 SME Careers에 있습니다. 귀하의 작업은 세계 최고 수준의 AI 모델을 개선하는 데 직접적으로 기여할 것입니다.
수행할 업무
- 생산 현실적인 CAD 작업 작성: 엔지니어링 팀이 실제로 할당할 법한 작업을 반영한 작업 브리프 작성, 치수가 표기된 도면에 따라 부품 모델링, 스프레드시트로 구동되는 파라메트릭 패밀리 구축, 결합 구속조건으로 구성품 조립, 단면과 공차가 포함된 TechDraw 시트 제작, 제조 또는 내보내기를 위한 지오메트리 준비 — 결과를 객관적으로 검증할 수 있을 만큼 범위를 엄격하게 설정.
- 전문가 시연 녹화: 작업을 위한 자신의 환경(참조 도면, 원본 파일, 워크벤치 및 애드온 배치)을 설정하고, 제공된 캡처 도구로 작업을 처음부터 끝까지 실행하는 과정을 녹화하여 동작, 인터페이스 상태, 파일 변경의 완전한 추적을 생성.-
- 워크플로 단계별 문서화: 다른 엔지니어가 따라 하고 재현할 수 있는 형태로, 명확한 전문 영어로 수행한 단계를 기록.
- 검증 및 성공 기준 정의: 완성된 모델이 충족해야 하는 조건(치수 정확성, 완전 구속된 스케치, 견고한 피처 참조, 매개변수 변경을 견디는 트리)과 실제 진행을 나타내는 중간 마일스톤, 그리고 인정받아서는 안 되는 그럴듯한 잘못된 경로를 명시.
- 난이도 범위 포괄: 단일 스케치-패드 작업부터 애플리케이션을 넘나드는 길고 다단계적인 워크플로(PDF에서 연 도면, 스프레드시트에서 가져온 치수, 슬라이서로 전달되는 출력, 다른 도구에서 왕복 변환된 메시 또는 STEP 데이터)까지 작업을 생산.
- 타인의 작업 검토 및 품질 점검: QA로 이동하는 사람의 경우, 제출된 추적을 작업 현실성, 녹화 완전성, 단계-동작 매핑, 그리고 명시된 성공 기준이 산출된 모델에 실제로 성립하는지 여부에 대해 감사.
- 프로젝트 품질 기준 준수: 녹화에 개인 정보와 기밀 고객 지오메트리가 포함되지 않도록 유지하고, 승인된 애플리케이션만 사용하며, 모든 작업을 자신의 전문성으로 완료 — 이 프로젝트에서는 폐쇄형 소스 AI 어시스턴트의 사용이 계약상 금지되어 있습니다.
자격 요건
- 기계 설계, 제품 개발, 제조 엔지니어링 또는 이에 준하는 CAD 중심 역할에서 2–5년의 전문 경력 (계약, 스튜디오, 사내 또는 프리랜서).
- 일반적인 CAD 경험이 아닌, 진정한 FreeCAD 숙련도. Sketcher와 Part Design에서 유창하게 작업하고, Part 접근법과 Part Design 접근법의 차이와 각각이 적절한 경우를 이해하며, 첫 렌더링에서 단지 정확한 것이 아니라 견고한 피처 트리를 가진 모델을 구축할 수 있음.
- 견고한 파라메트릭 모델링 기본기: 완전 구속 스케치, 데이텀 평면과 로컬 좌표계, 표현식과 스프레드시트 기반 매개변수, 그리고 토폴로지 명명이 다운스트림 참조에 미치는 영향에 대한 이해.
- 실용적인 문제 해결 감각 — 실패하는 구속조건 솔버, 과다 구속된 스케치, 업스트림 편집 후 깨진 피처 참조, 비매니폴드 또는 자기 교차 지오메트리에서 실패하는 불리언을 진단할 수 있음.
- 실제 워크플로와 관련된 최소 두 개 이상의 추가 FreeCAD 워크벤치(Assembly, TechDraw, Draft, Spreadsheet, FEM 또는 CAM/Path)에 대한 실무 지식.
- 파일 형식 활용 능력: STEP, IGES, BREP, STL/메시, 그리고 솔리드와 메시 표현 사이를 이동할 때의 실질적인 결과.
- 저희 녹화 도구를 설치하고 매일 작업할 수 있는 컴퓨터: Windows 11, Ubuntu (X11) 또는 macOS. 배치는 운영 체제별로 할당되며, 화면 녹화기와 함께 FreeCAD를 편안하게 실행할 수 있는 하드웨어가 필요합니다.
- 작업하는 동안 화면 녹화되는 것에 대한 편안함, 그리고 개인 정보와 고객 기밀 지오메트리를 화면 밖으로 유지하는 규율.
- 영어 능력: 최소 B2, 다른 엔지니어가 재현할 수 있도록 워크플로를 문서화할 수 있는 작문 명확성.
- 상세한 평가 기준을 일관되게 적용하고, 많은 유사 작업에 걸쳐 반복 가능한 품질 판단을 내리는 능력.
- 높은 세부 지향성과 자기 주도성, 원격 유연 근무 계약 작업을 위한 강한 비동기 근무 습관.
수행할 업무
- AI 훈련 콘텐츠 개발: 다양한 주제의 상세한 프롬프트와 응답을 작성하여 AI 학습을 안내하고, 모델이 다양한 주제에 대한 포괄적인 이해를 반영하도록 보장.
- AI 성능 최적화: AI 응답을 평가하고 순위를 매겨 모델의 정확성, 유창성, 맥락적 관련성을 향상.
- 모델 무결성 보장: 잠재적인 부정확성이나 편향에 대해 AI 모델을 테스트하고, 사용 사례 전반에 걸쳐 신뢰성을 검증.