Deep Learning Applications Engineer

담당업무

• 자율주행 스택용 LLM/VLM 기반 에이전트 설계 및 배포

• 자동 버그 진단 및 트리아지 워크플로 개발

• 로보틱스 및 ADAS 시스템용 딥러닝 모델 개발·최적화

• NVIDIA 운전자 보조 시스템 제품화를 위한 워크플로, 모델, 시뮬레이션 구축

• SIL/HIL 솔루션용 에이전트 워크플로 개발 및 검증·테스트 인프라 통합

• 프로토타입부터 SIL/HIL, 양산 준비까지 솔루션 아키텍처·검증·펌웨어·고객 대응 팀과 협업

자격요건

• AI/ML, 자동화, 테스트 인프라 또는 플랫폼·툴링 관련 실무 경험

• 자동차 관련 임베디드 플랫폼 경험

• ECU/SoC 스택, ADAS, IVI, AUTOSAR/Linux 기반 자동차 소프트웨어 또는 자동차 검증·SIL/HIL 경험

• 임베디드 로그 분석 및 하드웨어·소프트웨어 제약 이해

• LLM/VLM API, 프롬프트 엔지니어링, LangChain·AutoGen·CrewAI 등 에이전트 프레임워크 활용 역량

• Python 활용 역량 및 C/C++ 코드·로그 이해 능력

• Git, Docker, CI/CD, 자동화 소프트웨어 검증용 테스트·검증 프레임워크 경험

• 분석·커뮤니케이션 역량 및 시니어 엔지니어·협업 부서와의 기능 소유 역량

• ADAS 인식·계획·검증 파이프라인과 연계된 SIL/HIL 또는 시뮬레이션 경험

우대사항

• 로보틱스 및 딥러닝 분야 PhD

• 회로도, 메모리 맵, RTOS/Linux 로그 분석, 하드웨어 제약 등 심화 임베디드 이해

• Llama-3, Mistral, Qwen 등 오픈소스 모델의 LoRA·QLoRA 파인튜닝 경험

• 자동화 소프트웨어 검증, 퍼징 또는 심볼릭 실행 경험

• 로보틱스, ADAS 또는 에이전트 자동화 관련 논문, 오픈소스 기여 또는 출시 프로젝트

보상과 복리후생

• 경쟁력 있는 급여

• 종합 복리후생 패키지

마감기한

상시채용