WEFLO의 자동화 외관 품질 검사 솔루션(Verti-Pit QC, VAIS 등)에 적용될 이미지·비전 기반 불량 검출 AI 알고리즘과 데이터 파이프라인을 책임지는 핵심 역할입니다. 제조, 드론·AAM, 차량, 전자부품 등 다양한 산업군의 실제 데이터를 기반으로 고성능 컴퓨터 비전 모델을 설계·구현·배포하고, PoC부터 상용화까지의 특정기술의 전 과정을 주도함으로써 WEFLO의 제품 경쟁력과 핵심 기술 내재화에 기여합니다.

1. 이미지·비전 기반 외관 품질 검사 및 불량 자동 검출 알고리즘 연구·개발 2. 제조/드론/차량/전자부품 등 실물 데이터를 활용한 학습용 품질 데이터셋 설계, 수집, 정제 및 라벨링 전략 수립 3. Image Classification, Object Detection, Instance Segmentation, Anomaly Detection 등 다양한 컴퓨터 비전 모델 설계, 학습 및 고도화 4. 대규모 데이터 처리·학습을 위한 데이터 파이프라인 및 품질 관리 자동화 시스템 설계 및 구축 (MLOps 환경 포함) 5. PoC/파일럿 프로젝트에서 모델 성능 검증 지표 설계, 기술 제안 및 고객사 요구사항 반영 6. 상용 서비스 환경에 적합한 모델 경량화, 최적화 및 배포 구조 설계 (실시간/온디바이스/클라우드 환경 등) 7. 제품·솔루션 개발 조직(HW, SW, 사업개발 등)과의 협업을 통한 전체 시스템 아키텍처 설계 및 기술 리딩 8. 주니어 엔지니어/리서처 멘토링 및 기술 리뷰를 통한 팀 역량 강화

- 학력 (Education): 컴퓨터공학, 전기·전자, AI, 로봇, 기계, 산업공학, 수학/통계 등 관련 전공 학사 이상 (석/박사 우대) - 경력 (Experience): 1. 컴퓨터 비전 또는 AI 기반 품질 검사/비전 검사/불량 검출 등 실무 경험 5년 이상. 2. 실제 산업 환경(제조 라인, 차량, 드론, 전자부품 등)에 적용된 프로젝트 수행 경험. - 기술 및 역량 (Skills & Competencies): 1. Python에 능숙하며 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발 및 운영 경험 2. Image Classification / Object Detection / Instance Segmentation / Anomaly Detection 등 모델 구현 및 응용 경험 3. 실제 현장 데이터(조명 변화, 노이즈, 공정 편차 등)에 대응 가능한 로버스트한 모델/파이프라인 설계 능력 4. 데이터 전처리, Feature 분석, 성능 검증 지표 설계 등 End-to-End AI 개발 경험 5. 품질 검사 자동화 시스템 또는 산업 AI 솔루션(머신비전, 인라인 검사, 외관 불량 검출 등) 구축 또는 협업 경험 6. 논리적 커뮤니케이션 능력 및 타 팀(사업, 제품, HW/SW 개발 등)과의 원활한 협업 능력

- 제조/드론/AAM/방산 산업군 영업 또는 프로젝트 수행 경험 - AI 전체 파이프라인(데이터 수집 -> 모델 설계 및 개발 -> 모델 배포) 수행 경험 - 정부 R&D / PoC 프로그램 기획 및 관리 경험 - 기술 자료 및 제안서 작성 능력

서류 전형 - 1차 면접(온라인/오프라인, 직무 적합성) - 2차 면접(오프라인, 조직 적합성)

- 유연근무제 - 재택근무(주 1회) - 자기계발비/사외교육비 지원 - 건강검진비(최대 80만원) - 그 외 구성원의 성장을 격려하고 건강한 업무환경을 만들기 위한 혜택 및 복지를 만들어가고 있습니다