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3D Vision Research Scientist(World Model)

모티프드라이브|2026. 8. 27. 게시|
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공고 요약

경력3년~8년
채용 유형정규직
학력무관, 석사
지역서울
마감일상시채용
출처원티드

담당업무

  • 자율주행 환경을 위한 3D·4D Gaussian Splatting 기반 동적 장면 재구성 및 편집

  • Multi-view Camera Geometry 및 Surround-view 센서 퓨전 시스템 개발

  • SLAM·Visual Odometry 기반 대규모 주행 데이터 자동 Annotation 파이프라인 구축

  • Diffusion Model과 Neural Rendering을 결합한 합성 데이터 생성 및 Sim-to-Real 전이 연구

  • 3D Detection, HD Map 등 downstream task 연동을 통한 World Model 품질 평가

  • 양산 제품화를 위한 추론 최적화 및 Embedded System 연구

  • 포인트 클라우드와 이미지 데이터 정합 및 공동 어노테이션

  • 사전 학습된 비전 모델 및 지도 학습 기반 Map Segmentation 파이프라인 구축

  • BEV 공간의 Map 요소 탐지 및 벡터화, MapTR·HDMapNet·BeMapNet 모델 적용 및 최적화

  • 자동 생성 Map 어노테이션 품질 검증 및 후처리 자동화

  • 위상 일관성 검증 및 오류 자동 교정, Human-in-the-loop 검수 연계

  • OpenDRIVE·Lanelet2 표준 Map 포맷 기반 데이터 변환 및 저장

  • HD Map 버전 관리, 변경 이력 추적, 데이터 정합성 검증

  • Perception 및 Planning 팀과 협업해 Map 데이터 품질 요구사항 반영

자격요건

  • SLAM, SfM 또는 Visual Odometry 이론 및 구현 경험

  • Multi-view Geometry, Camera Calibration, Epipolar Geometry에 대한 높은 이해도

  • NeRF, 3DGS 등 Neural Rendering·Radiance Field 모델 활용 또는 연구 경험

  • 좌표계 변환, 투영법, GPS·IMU 데이터를 포함한 공간 데이터 처리 이해

  • Python 및 PyTorch 기반 연구개발 능력

  • Computer Vision 또는 Computer Graphics 관련 전공 석사 학위 경로

복리후생

  • 스톡옵션

  • 건강검진 지원

  • 자기계발 지원

  • 식대 지원

마감기한

상시채용

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공고 원문

소개

MotifDrive는 생성형 AI 및 End-to-End 기반 자율주행 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 실제 주행 환경을 고품질로 재현하고 확장하는 World Model 연구를 통해, 데이터 효율적인 자율주행 학습 파이프라인 구축을 목표로 합니다. 이를 위해 Neural Rendering, Multi-view 3D Reconstruction, 생성 모델을 통합하여 실세계 주행 환경을 물리적으로 일관되게 시뮬레이션할 수 있는 World Model 연구를 수행하고 있습니다.

주요업무

• 자율주행 환경을 위한 3D/4D Gaussian Splatting 기반 동적 장면 재구성 및 편집 • Multi-view Camera Geometry 및 Surround-view 센서 퓨전 시스템 개발 • SLAM / Visual Odometry 기반 대규모 주행 데이터 자동 Annotation 파이프라인 구축 • Diffusion Model과 Neural Rendering을 결합한 합성 데이터 생성 및 Sim-to-Real 전이 연구 • World Model 품질 평가를 위한 downstream task (3D Detection, HD Map 등) 연동 검증 • 양산 제품화를 위한 추론 최적화 및 Embedded System 연구 – 포인트 클라우드(Point Cloud)와 이미지 데이터의 정합 및 공동 어노테이션 • 사전 학습된 비전 모델 및 지도 학습 기반 Map Segmentation 파이프라인 구축 – BEV(Bird's Eye View) 공간에서의 Map 요소 탐지 및 벡터화 – MapTR, HDMapNet, BeMapNet 등 최신 Map 예측 모델 적용 및 최적화 • 자동 생성된 Map 어노테이션에 대한 품질 검증 및 후처리 자동화 – 위상 일관성(Topological Consistency) 검증 및 오류 자동 교정 – Human-in-the-loop 검수 연계를 통한 품질 보증 파이프라인 운영 • HD Map 데이터 관리 파이프라인 구축 및 유지보수 – OpenDRIVE, Lanelet2 등 표준 Map 포맷 기반 데이터 변환 및 저장 – Map 버전 관리, 변경 이력 추적, 데이터 정합성 검증 • Perception 및 Planning 팀과 협력하여 Map 데이터 품질 요구사항 반영

자격요건

• SLAM, SfM, 또는 Visual Odometry에 대한 이론 및 구현 경험 • Multi-view Geometry (Camera Calibration, Epipolar Geometry 등)에 대한 높은 이해도 • NeRF, 3DGS 등 Neural Rendering / Radiance Field 모델 활용 또는 연구 경험 • 공간 데이터(Geospatial Data) 처리에 대한 기본 이해 – 좌표계 변환, 투영법(Projection), GPS/IMU 데이터 활용 능력 • Python 및 PyTorch 기반 연구 개발 능력 • 관련 분야 개발 경력 3년 이상 또는 석사 학위 이상 (computer vision, computer graphics 관련 전공)

우대사항

• 박사 학위 소지자 • CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICLR / AAAI 등 탑티어 학회 논문 게재 경험 • 4DGS, Dynamic NeRF, Deformable GS 등 동적 장면 표현 연구 경험 • CARLA 등 자율주행 시뮬레이터 기반 Sim-to-Real 파이프라인 구축 경험 • 대규모 분산 학습 환경 (multi-GPU / multi-node) 운영 경험 • MapTR, HDMapNet, BeMapNet, VectorMapNet 등 Map 예측 관련 논문 구현 경험 • 멀티센서 캘리브레이션(카메라-LiDAR 외부 파라미터 추정) 경험

혜택 및 복지

• 선택적 근로시간제 • 성과 인센티브 및 스톡옵션 제공 • 고성능 GPU 서버 및 최신 개발 장비 지원 • 컨퍼런스 참가비 및 외부 교육비 지원 (CVPR, ICCV, IV 등) • 논문 구독 및 학술 자료 지원 • 고성과자의 경우 학위 위탁 과정 진행 가능 (석사 또는 MBA 파트타임 진학 및 회사지원) • 종합건강검진(본인&배우자) 및 검진 당일 휴가 부여 • 연말 shut-down 휴가 부여 • 명절 특별휴가 부여

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