안녕하세요, F1과 AI에 대한 뜨거운 열정을 가진 분들을 찾습니다!
저희는 F1 경기에서 승패를 가르는 가장 중요한 요소 중 하나인 피트인 타이밍을 최적화하는 인공지능(AI) 솔루션을 개발하고자 합니다. 방대한 F1 데이터를 분석하고, 실시간 상황에 기반하여 가장 유리한 피트인 시점을 예측하는 AI를 통해 F1 전략의 새로운 지평을 열고자 합니다.
단순히 상상에 그치지 않고, 언젠가 이 AI가 실제 F1 팀에 제안되거나, F1 시뮬레이션 게임에 적용되어 팬들에게 혁신적인 경험을 제공하는 것이 저희의 비전입니다. 이 흥미진진하고 도전적인 여정에 함께할 데이터 전문가, AI/머신러닝 개발자, F1 도메인 전문가를 모십니다.
🔥 저희가 만들 AI는 이런 기능을 목표로 합니다:
실시간 데이터 분석: 타이어 마모도, 연료 잔량, 트랙 컨디션, 날씨, 경쟁 차량 위치 등 수많은 변수를 실시간으로 분석합니다.
최적의 피트인 시점 예측: 현재 상황뿐만 아니라, 몇 랩 후 또는 특정 이벤트(세이프티 카) 발생 시의 최적 타이밍까지 예측합니다.
전략적 대안 제시: 최적의 시점 외에도 다른 피트 전략의 장단점을 함께 제시하여 팀이 최종 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있을까요?
위험 요소 경고: 피트인 시 발생할 수 있는 잠재적 위험(예: 피트 레인 트래픽, 경쟁 차량과의 동시 진입)을 경고할 수 있을까요?
🙋🏻♂️ 저희는 이런 분들을 찾고 있습니다:
공통: F1에 대한 깊은 관심과 열정, 문제 해결 능력, 적극적인 소통 능력. 사이드 프로젝트이므로 본업에 지장 없이 꾸준히 참여하실 수 있는 분.
데이터 전문가 (Data Scientist / Data Engineer) - 0명
역할: F1 경기 데이터(랩타임, 타이어 사용, 날씨, 피트 스톱 기록 등)를 수집하고, AI 학습에 적합한 형태로 정제, 전처리 및 파이프라인 구축.
필요 역량: Python (Pandas, NumPy), SQL, 데이터베이스 이해. 웹 크롤링 및 클라우드(AWS, GCP 등) 경험이 있다면 더욱 좋습니다.
AI/머신러닝 개발자 (AI/ML Engineer) - 0명
역할: F1 데이터 기반의 피트인 타이밍 예측 모델 설계 및 구현, 학습 및 평가, 시뮬레이션 환경 연동.
필요 역량: Python (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), 머신러닝/딥러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해. 강화 학습 또는 시뮬레이션/게임 AI 개발 경험이 있다면 우대합니다.
F1 도메인 전문가 / 전략가 - 0명
역할: F1 경기 규칙, 전략, 미묘한 변수들에 대한 해박한 지식을 바탕으로 AI 모델의 예측 결과 검증 및 전략적 인사이트 제공. 데이터 분석 능력이 있다면 더 좋습니다.
필요 역량: F1 경기에 대한 높은 이해도와 분석적인 사고. 실제 F1 시청 경험이 풍부하고 전략적 논의에 능숙한 분을 찾습니다.
🤝 저희는 이렇게 협업합니다:
온라인 중심: 주 1회 또는 격주 1회 온라인 미팅을 통해 진행 상황을 공유하고 논의합니다.
협업 툴: GitHub을 통한 코드 관리, Slack 또는 Discord를 통한 실시간 소통.
자율성: 각자의 전문성을 존중하며, 유연한 환경에서 자유롭게 아이디어를 제시하고 개발합니다.
🎁 이 프로젝트에 참여하면 얻을 수 있는 것:
독보적인 포트폴리오: F1이라는 독특하고 매력적인 도메인에서 실제 작동하는 AI 모델 개발 경험.
폭발적인 성장: 이론을 넘어 실제 데이터를 다루고 문제 해결 능력을 키우며 AI/ML 역량을 한 단계 업그레이드할 기회.
최고의 네트워크: F1과 AI에 대한 열정을 공유하는 뛰어난 동료들과의 의미 있는 네트워킹.
가장 큰 즐거움: 좋아하는 F1과 AI 기술을 결합하여, 이전에 없던 새로운 가치를 창조하는 짜릿한 경험.
✉ 지원 방법:
관심 있는 분들은 아래 양식에 맞춰 이메일로 간단한 자기소개 및 지원 동기를 보내주세요. 자유로운 형식으로 본인이 어떤 부분에 기여하고 싶은지, 관련 경험이나 역량은 무엇인지 알려주시면 됩니다. 포트폴리오가 있다면 함께 보내주시면 더욱 좋습니다.
[담당 역할] / [이름] / [간단한 자기소개 또는 지원 동기]
예시: "AI/ML 개발자 / 김아무개 / F1 팬이며 파이썬과 텐서플로우로 예측 모델 개발 경험이 있습니다."
이메일: alqp04@naver.com
