2000년에 설립된 슈프리마는 글로벌 AI 통합보안 솔루션 전문기업으로 지난 20여년 간 보안분야에서 혁신적인 기술과 제품으로 시장을 선도해 오고 있습니다. 슈프리마 국내사업본부는 AI기반의 출입통제 및 영상관제 플랫폼을 기반으로 정부 기관, 은행, 병원, 학교, 제조 공장, 건설 등 다양한 산업의 고객군을 보유한 명실상부 국내 최고의 통합보안 전문조직입니다. 국내 보안시장의 혁신을 꿈꾸는 당신과 끊임없는 도전과 혁신의 여정을 함께 하고 싶습니다.

1. 모델 연구·개발 ▪ Anti-Spoofing을 포함한 Face Recognition 핵심 알고리즘을 연구·개발합니다. ▪ 새로운 아이디어를 실험으로 깊이 있게 검증하고, 실제 제품 환경에 맞게 최적화 및 적용합니다. 2. 모델 경량화·최적화 ▪ TensorRT/ONNX 기반 모델 최적화를 통해서 모델 처리 속도를 가속화하는 업무를 합니다. ▪ Rockchip/Novatek 등 각 NPU 타겟으로 모델을 변환하여 우리 서비스에 맞는 최적화된 모델을 구현합니다. 3. 알고리즘 성능 검증 ▪ 개발한 알고리즘에 대한 체계적 신뢰도 평가(정확도·지연시간·안정성)를 수행합니다. ▪ MLOps를 도입해 실험 관리, 리소스 스케줄링, 성능 검증 자동화를 구축·운영합니다.

▪ PyTorch 기반 딥러닝 프레임워크를 활용하여 모델 설계·학습·평가한 경험이 있으신 분 ▪ Computer Vision 기반 프로젝트 및 모델 개발 경험이 있으신 분 (Face Recognition, Anti-Spoofing, Face Detection 등) ▪ 최신 논문 및 오픈소스 프로젝트에 대한 관심도가 높고 제품에 빠르게 적용 가능하신 분 ▪ 제품 요구 사항을 이해하고 Server/Edge SDK와 연동하여 개발할 수 있는 분 ▪ 학력 : 컴퓨터 공학 관련 석사 이상 또는 이에 준하는 해당 업무 분야 경력자 ▪ 경력 : 3년 이상~7년 이하

▪ Computer Vision 분야 논문 및 연구 성과를 학회 및 저널에 게재한 경험이 있는 분 ▪ 얼굴 인식 관련 기술 특허 작성, 출원 및 등록에 대한 경험이 있는 분 ▪ Face Recognition, Liveness Detection, Anti-spoofing 알고리즘을 연구하고 상용 서비스에 적용 경험이 있는 분 ▪ Deepstream SDK, ONNXRuntime, TensorRT 프레임워크를 활용해 모델 최적화 및 배포를 경험한 분 ▪ 주어진 문제 해결을 위해 Deep-dive할 수 있고 협업과 소통을 중요하게 생각하시는 분

서류전형→인성검사-> 1차 면접→2차 면접→처우 협의 후 최종 합격 * 1,2차면접 : 자기소개 PT 파일ㆍ경력 요약서ㆍ포트폴리오 등 제출 필수

▪ 주 4.5일 근무 ▪ 유연 근무제 (8~10시 출근) ▪ 선택적 복지제도 ▪ 양육비 및 학자금 지원 등 [부서 소개] SDS(Solution Development Sector)는 슈프리마의 핵심 생체인식 솔루션을 만드는 조직입니다. SDS는 AIE, SWE, HWE 세 팀으로 구성되어 있으며, 각 분야 전문가들이 긴밀히 협업해 하나의 제품을 완성합니다. ▪ 세계 최고 기술을 지향합니다 지문인식·얼굴인식 모듈을 직접 설계·구현해온 경험을 바탕으로 센서, 알고리즘, 디바이스 전 과정을 다룰 수 있는 기술력과 경험을 보유하고 있습니다. ▪ 이제, 얼굴인식 서버에 도전합니다 실시간 영상 처리, 대용량 얼굴 데이터, GPU 최적화 등 고난도 기술이 요구되는 얼굴인식 서버 솔루션을 새롭게 개발 중입니다. 글로벌 최고 수준의 제품을 처음부터 함께 만들어갈 기회입니다. ▪ 우리의 일하는 방식 자율성과 팀워크를 중시합니다. 기획–개발–테스트–운영을 팀 단위로 계획하고 실행합니다. 빠르고 꼼꼼하게, 그리고 끝까지 책임지는 마무리를 지향합니다. ▪ 함께 성장합니다 프로젝트 참여와 팀 간 협업을 통해 서로 배우고 성장하는 문화를 만들고 있습니다. 스터디·리뷰·공유를 통해 개인과 팀의 성장을 꾸준히 지원합니다. [팀 구성] AIE 팀은 슈프리마의 핵심 얼굴인식 솔루션을 연구·개발합니다. Face Recognition 관련 알고리즘 및 모델을 개발하고, 정확도와 지연시간을 동시에 향상시켜 실제 서비스에 안정적으로 적용합니다. 모델의 설계·개선이 핵심이며, MLOps/인프라는 업무 효율을 높이기 위해 운영합니다. ▪ 모델 연구 개발 Face Recognition 관련 모델 설계, 알고리즘 개선, 성능 고도화 ▪ 모델 경량화 및 최적화 (Edge/Server) TensorRT / ONNX Runtime / Rockchip 기반의 모델 최적화 및 고도화 ▪ MLOps & 인프라 학습/평가 파이프라인, 분산 학습 환경, 실험 관리, 리소스 스케줄링 모델/데이터 버전 관리 자동화로 개발–실험–배포의 효율과 재현성 향상 [우리 팀은 이렇게 일해요!] ▪ 빠르게, 그러나 꼼꼼하게 저희는 ‘빠꼼이(빠르고 꼼꼼하게)’ 문화를 지향합니다. 속도와 완성도 둘 다 중요하게 생각하며, 빠르게 실행하고 디테일까지 챙깁니다. ▪ 새로운 기술을 제품으로 최신 기술을 탐구하고 실사용 가능한 제품으로 연결합니다. 프로토타이핑에 머무르지 않고 운영 단계까지 책임집니다. ▪ 함께 배우고 성장 최신 기술 공유, 논문 리뷰, 스터디로 서로의 성장을 돕습니다. 지식을 나누고 "함께 성장하는 팀"을 만들어갑니다. ▪ 신뢰 기반의 팀워크 신뢰와 존중을 바탕으로 투명하게 협업합니다. 저희는 좋은 성과 = 팀워크 라고 믿습니다. ▪ 맡은 일에 최선을 다합니다. 계획한 일정을 지키고, 맡은 일은 마무리까지 성실히 수행합니다. 시작보다 완성을 더 중요하게 생각합니다.