Artificial Intelligence Engineer

[서울/대전] 근무[주요업무]* 멀티모달 & 시계열 딥러닝 모델 연구 및 개발- 카메라, LiDAR 등 이기종 센서 데이터 융합(Multimodal Fusion) 및과거 이력 정보(History/Temporal Context)를 반영한 시퀀스 모델링* End-to-End Trajectory Generation- 센서 입력 및 시계열 흐름으로부터 최종 이동 궤적(Trajectory)을End-to-End로 예측·생성하는 딥러닝 파이프라인 개발* Geometry 기반 공간 이해- 3D 컴퓨터 비전 및 기하학적 지식(3D Geometry, 좌표계 변환 등)을 활용한공간 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 위한모델 아키텍쳐 레벨의 연산 효율화* 학습 인프라 구축 및 운영- 대규모 데이터셋 학습 및 시계열 데이터 파이프라인 처리를 위한효율적인 딥러닝 트레이닝 인프라 활용[자격요건]* 전문 지식 및 개발 역량- RNN, LSTM, Transformer 등 시계열/시퀀스(Temporal) 데이터 처리에 대한깊은 이해와 모델 개발 경험- 3D Computer Vision 및 기하학(Geometry, 다중 뷰 기하학, 좌표계 변환 등)에 대한수학적·이론적 기반을 갖추신 분- PyTorch, TensorFlow 등 핵심 딥러닝 프레임워크를 활용한모델 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[우대사항]* 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 논문을게재하셨거나 이에 준하는 우수한 포트폴리오를 보유하신 분[채용절차]서류전형 -＞ 1차(실무진) 비대면 면접 -＞ 2차(임원진) 대면 면접 -＞ 최종 합격[기타안내]

• 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#멀티모달 (Multimodal)#시계열 딥러닝 (Time-Series Deep Learning)#센서 퓨전 (Sensor Fusion)#3D 컴퓨터 비전 (3D Computer Vision)#3D Geometry#궤적 생성 (Trajectory Generation)#End-to-End 모델링#모델 아키텍처 최적화 (Model Optimization)#실시간 처리 (Real-Time Processing)#학습 인프라 (Training Infrastructure)