3D Vision Algorithm Engineer

소개

우리는 모델링과 예측 불가능하게 변형된 실제 대상 사이의 간극을 알고리즘으로 극복하는 솔루션을 만듭니다. 센서 노이즈, Occlusion, 왜곡이 발생하는 혹독한 실제 산업 환경에서 기존 기술로는 해결하기 어려웠던 비강체(Non-rigid) 대상의 정밀 대응점 추정과 변형 추정이라는 고난도 문제에 도전하고 있습니다. 최신 딥러닝(Transformer, GNN 등) 기반의 매칭 모델 개발부터 시뮬레이션 데이터를 실제 환경으로 연결하는 Sim-to-Real 파이프라인 구축, 그리고 고도화된 비선형 최적화 문제 설계까지 3D 비전 알고리즘의 한계를 확장하는 연구와 실제 산업 현장 적용을 함께 수행할 엔지니어를 찾습니다.

주요업무

1. 기준 모델과 실제 대상 간 3D 비강체 정합 알고리즘 개발 • 설계 CAD 또는 기준 3D 모델과 실제 변형 대상의 포인트 클라우드(Point Cloud) 간 정합 • 기준 모델의 특징점과 실제 대상 사이의 대응점 추정 • Deformation Graph 또는 Dense Deformation Field 기반 변형 모델링 • 반복적·대칭적 형상에서 발생하는 대응점 모호성 해소 2. 학습 기반 특징 및 대응점 추정 모델 개발 • 기준 형상과 변형 형상 간 특징 추출 및 대응점 추정 모델 개발 • Transformer, Graph Neural Network(GNN) 또는 Attention 기반 매칭 모델 개발 • 대응점 정확도, 정합 오차 및 변형 추정 성능 평가 3. 시뮬레이션 기반 데이터 생성 및 학습 파이프라인 구축 • 시뮬레이션 데이터와 실제 측정 데이터를 활용한 학습 파이프라인 구축 • 실제 생산 환경을 반영한 도메인 랜덤화 및 데이터 증강 • Sim-to-Real Gap 완화를 위한 학습 및 검증 전략 수립

자격요건

• 학력: 기계, 컴퓨터공학 등 관련 전공 학사 이상 • 경력: 2년 이상 • 3D 포인트 클라우드(Point Cloud) 처리 및 알고리즘 개발 경험이 있는 분 • ML/DL 기반 특징 추출, 대응점 추정 또는 매칭 모델을 개발·적용한 경험이 있는 분 • Python 또는 C++ 기반 비전 알고리즘 구현 경험이 있는 분 • PyTorch, TensorFlow 또는 유사 딥러닝 프레임워크 활용 경험이 있는 분

우대사항

• 2D 또는 3D 특징점 검출, 특징 기술자(Feature Descriptor) 학습 및 대응점 추정 모델 개발 경험이 있으신 분 • 비강체 정합 또는 변형 물체의 형상 추정 경험이 있으신 분 • Deformation Graph, Embedded Deformation 또는 Dense Deformation Field 관련 경험이 있으신 분 • 비선형 최소제곱(Nonlinear Least Squares) 최적화 및 수치 최적화 문제 설계 경험이 있으신 분 • 시뮬레이터 기반 합성 데이터 생성 및 Sim-to-Real 적용 경험이 있으신 분 • GPU/CUDA, 멀티스레딩을 활용한 실시간 성능 최적화 경험이 있으신 분

혜택 및 복지

• 연 6일 병가 제공 • 야근 시 저녁 식대 지원 • 야근 시 교통비 지원 • 출장용 법인 차량 운영 • 자가 차량 이용 시, 유류비 실비정산 • 업무용 도서 구입비 지원 • 주말수당 / 출장수당 지급 • 정밀건강검진 지원 • 생일 시 오후반차 및 상품권 지급 • 기타 경조 휴가 및 경조금 지급 등