소프트웨어개발팀 - AI 엔지니어

* 멀티모달 & 시계열 딥러닝 모델 연구 및 개발 - 카메라, LiDAR 등 이기종 센서 데이터 융합(Multimodal Fusion) 및 과거 이력 정보(History/Temporal Context)를 반영한 시퀀스 모델링 * End-to-End Trajectory Generation - 센서 입력 및 시계열 흐름으로부터 최종 이동 궤적(Trajectory)을 End-to-End로 예측·생성하는 딥러닝 파이프라인 개발 * Geometry 기반 공간 이해 - 3D 컴퓨터 비전 및 기하학적 지식(3D Geometry, 좌표계 변환 등)을 활용한 공간 및 객체 인식 모델 고도화 * 모델 아키텍처 최적화 (Non-Quantization) - 연산 복잡도 감소를 위한 모델 구조 개선 - Target 하드웨어 및 실시간(Real-time) 제약 조건을 만족하기 위한 모델 아키텍쳐 레벨의 연산 효율화 * 학습 인프라 구축 및 운영 - 대규모 데이터셋 학습 및 시계열 데이터 파이프라인 처리를 위한 효율적인 딥러닝 트레이닝 인프라 활용

* 전문 지식 및 개발 역량 - RNN, LSTM, Transformer 등 시계열/시퀀스(Temporal) 데이터 처리에 대한 깊은 이해와 모델 개발 경험 - 3D Computer Vision 및 기하학(Geometry, 다중 뷰 기하학, 좌표계 변환 등)에 대한 수학적·이론적 기반을 갖추신 분 - PyTorch, TensorFlow 등 핵심 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 구현 및 커스텀 레이어 설계 능력이 능숙하신 분 * 모델 최적화 엔지니어링 역량 - 단순 양자화(Quantization)를 제외한 모델 프루닝(Pruning), 지식 증류(Knowledge Distillation), 경량 네트워크 설계를 통한 구조적 최적화 경험 * 프로그래밍 스킬 및 학력 - Python 기반의 깔끔하고 확장성 있는 코드 작성 능력을 갖추신 분 - 관련 분야의 석사 학위 이상 또는 이에 준하는 실무 경력을 보유하신 분

* 도메인 및 인프라 경험 - 자율주행, 로보틱스 분야에서 시계열 데이터를 활용한 궤적 예측 (Trajectory Prediction / Planning) 모델 개발 경험 - 분산 학습 환경(Multi-GPU, PyTorch Lightning 등) 및 대규모 학습 인프라, MLOps 툴(MLflow, WandB 등) 구축/운영 경험 * 최적화 및 하드웨어 가속 - TensorRT, ONNX Runtime 등을 활용한 가속화 파이프라인 최적화 경험 - 프로파일링 툴(Nsight, PyTorch Profiler 등) 이용한 연산 병목 구간 분석 및 해결 역량 * 학술 성과 - CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICRA, IROS 등 AI/로보틱스 탑티어 학회에 논문을 게재하셨거나 이에 준하는 우수한 포트폴리오를 보유하신 분

서류전형 -＞ 1차(실무진) 비대면 면접 -＞ 2차(임원진) 대면 면접 -＞ 최종 합격

• 유연근무제 • 경조사 지원 • 건강검진 지원 • 자기개발 휴가 • 직무발명 보상 제도 • 간식 지원 • 식대 지원(점심,저녁,야식) • 팀 회식 지원 • 동호회 활동 지원 • 중소기업 재직자 우대 저축공제 • 명절선물