[집중채용] Senior Computer Vision Engineer (Autonomous Driving)

담당업무

• 3D 객체 검출, 도로 구조 인식, occupancy prediction을 통합하는 자율주행 multi-task learning 모델 및 학습 전략 연구·개발

• 데이터 구성, sampling, loss balancing, 학습 스케줄 개선 및 task 간 상호작용 분석

• 대규모 multi-GPU·multi-node 학습의 연산, 메모리, 통신 및 데이터 파이프라인 병목 분석·최적화

• 실제 주행 평가의 성능 저하와 실패 사례 재현 및 정량·정성 분석, 원인 규명

• 데이터·GT 품질, 전처리, 모델 구조, 학습 조건, 배포 과정의 영향을 구분하기 위한 가설 수립 및 ablation 실험

• 비라벨 주행 데이터를 활용한 representation learning 및 self-supervised learning 연구·개발

• self-supervision, knowledge distillation, auxiliary supervision을 결합한 pre-training recipe 설계·검증

• representation collapse와 학습 불안정성 분석, 표현 품질 및 downstream task 전이 효과 평가

자격요건

• 컴퓨터비전 및 딥러닝에 대한 깊은 이해

• 3D geometry, 카메라 모델, 좌표 변환, multi-view geometry 이해 및 이를 활용한 3D vision 모델 개발 경험

• Multi-GPU 분산 학습 경험과 학습 성능·메모리·수치 안정성 문제 분석 및 개선 경험

• Multi-task learning, representation learning, self-supervised learning 중 하나 이상의 심도 있는 연구 또는 개발 경험

우대사항

• 컴퓨터비전·로보틱스·기계학습 관련 분야의 박사학위

• 컴퓨터비전·로보틱스·기계학습 분야 Top-tier 학회 연구 발표 경력

• 대규모 multi-node 학습의 scaling 효율 및 GPU 자원 활용도 개선 경험

• Loss balancing, task interference, negative transfer 등 multi-task learning 문제 해결 경험

• Multi-camera·temporal 정보를 활용한 BEV 또는 PV 기반 3D scene representation 개발 경험

• 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자 우대

• 장애인 등록증 소지자 우대

전형절차

1. 서류 전형

2. 1차 면접: 화상, 약 1시간

3. 2차 면접: 대면 또는 화상, 약 3시간

4. 처우 협의 및 입사

지원 및 안내

• 전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록한 이메일로 개별 안내

• 지원서에 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외

• 허위 지원서 내용 확인 시 입사 취소 가능

• 인터뷰 종료 후 지원자 동의하에 평판조회 진행 가능

마감기한

상시채용