• 모빌테크의 GeoAI 파이프라인 구축을 위한 기술 개발을 담당합니다. 최신 딥러닝 기술을 활용하여 고품질 2D 지도 생성을 개발하고 다양한 환경과 해상도의 항공 이미지에서의 최적화의 객체 탐지 및 분할 모델을 설계합니다. • 다양한 센서(Camera, LiDAR, IMU 등)의 융합을 통해 초정밀 3D 디지털 트윈 환경을 개발합니다. • 구축된 2D/3D 공간 데이터를 VLM/LLM과 연동하여 지리적 정보를 검색, 분석할 수 있는 기능을 개발합니다.

• 항공 데이터를 활용한 GeoAI 시스템 구축 • 항공 영상 기반 2D 비전 모델 개발 • 멀티모달 센서 데이터 융합 • 뉴럴 렌더링 기반의 3D 디지털 트윈 환경 구축

• 학력 : 4년제 학사 또는 석사 학위 이상 • 경력 : 신입 및 경력(2년 이상) • 기술스택 : 컴퓨터 비전 및 머신러닝/딥러닝에 대한 기본적인 이해도를 갖추신 분 CNN 및 Vision Transformer 기반의 2D 이미지 객체 탐지 및 의미론적 분할 모델에 경험이 있으신 분 PyTorch, TensorFlow 등 하나 이상의 딥러닝 프레임워크 경험이 있으신 분 GeoTIFF, Point Cloud(LAS/LAZ), Shapefile 등 기본적인 공간 데이터 포맷에 대한 이해가 있으신 분

• 위성, 항공기 또는 드론에서 취득한 대규모 정사영상을 활용한 컴퓨터 비전 프로젝트 경험이 있으신 분 • LiDAR, IMU, GPS/GNSS, Camera 등의 데이터에 대해 센서 퓨전 경험이 있으신 분 • NeRF, 3DGS 등의 최신 뉴럴 렌더링 및 3D 복원 기술 연구/개발 경험이 있으신 분 • Vision-Language Model(VLM), Large-Language Model(LLM) 등의 파운데이션 모델을 활용하거나 분석해 본 경험이 있으신 분

전형절차 : 서류전형 → 1차면접 → (2차면접) → 최종합격