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위시켓
어려움
외주
AI 자연어 및 이미지 유사 검색 기반 글로벌 B2B 원단 카탈로그 웹 구축
예산
22,000,000원
예상 기간
3개월
난이도
어려움
기술 스택
React
Node.js
Python
PostgreSQL
Vector DB
CLIP/Embedding
Elasticsearch
AWS
AI 분석 요약 기회점수 52/100
AI 자연어 검색과 이미지 유사도 검색을 기반으로 하는 글로벌 B2B 원단 카탈로그 웹 플랫폼을 신규 구축하는 프로젝트입니다. 핵심은 원단 상품을 자연어 질의와 이미지 업로드로 검색하는 AI 검색 엔진과 카탈로그 웹 서비스 구현입니다. 벡터 검색·임베딩 기반 AI 검색과 웹 풀스택 개발을 함께 다룰 수 있는 개발자에게 적합합니다.
핵심 요구사항
- 자연어 기반 원단 검색(임베딩/시맨틱 검색) 구현
- 이미지 유사도 검색(이미지 임베딩·벡터 검색) 구현
- 글로벌 B2B 대상 원단 카탈로그 웹 프론트엔드/백엔드 구축
- 검색 성능 및 대용량 상품 데이터 처리 최적화
- 다국어 지원 가능성(글로벌 대상)
산출물
- AI 검색 기능이 탑재된 원단 카탈로그 웹사이트
- 자연어·이미지 검색 API 및 백엔드 시스템
- 배포 및 운영 환경 구성
매력 포인트
- AI 자연어·이미지 검색이라는 기술적으로 흥미로운 과제
- PRIME·PRO·BOOST 상위 파트너 대상 프라이빗 매칭 건
주의사항
- 설명이 거의 없어 상세 요구사항·데이터 규모·연동 범위가 불명확
- AI 검색 2종 + 글로벌 B2B 플랫폼 구축 대비 예산(2,200만원)·기간(90일)이 다소 빠듯
- 프라이빗 매칭으로 공개 정보가 제한적이라 사전 검증 필요
프로젝트 유형신규개발
적합 개발자AI 검색(벡터/임베딩) 경험이 있는 5년차 이상 풀스택/ML 엔지니어 (React + Node/Python)
프로젝트 원문 설명
PRIME·PRO·BOOST 파트너에게
공개되는 프라이빗 매칭 프로젝트입니다.
공개되는 프라이빗 매칭 프로젝트입니다.
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