컴퓨터비전 엔지니어
공고 요약
담당업무
안면 인식 영상 AI 모델 개발 고도화 및 파이프라인 구축
카메라 기반 영상 데이터 처리 및 분석
컴퓨터 비전 모델 개발 및 고도화
self-/semi-supervised 및 도메인 적응 전략 구현
자격요건
Python 및 PyTorch/TensorFlow 숙련
이미지 분류, 검출 및 분할 모델 개발 경험
스타트업 환경에서 주도적으로 문제 정의 해결 및 원활한 팀 커뮤니케이션 역량
우대사항
MLOps 구축 운영 경험(MLOps, CI/CD, 자동 모니터링)
CVPR, MICCAI 등 국제 학회·저널 논문 게재·발표 또는 컴피티션 수상 경력
Transfer learning, self-/semi-supervised learning 등 제한적 라벨 데이터 활용 경험
얼굴 인식 모델 개발 또는 상용화 경험
복리후생
유연 출퇴근제 운영
최신 개발 장비 및 연구 환경 지원
사내 간식·음료 제공
전형절차
서류 전형
1차 면접(실무)
2차 면접(임원)
최종 합격
접수방법
제출 서류: 이력서, 포트폴리오(프로젝트 상세, 코드 저장소 링크 포함 시 가점)
근무환경
회사명: 주식회사 비욘드 메디슨
근무 방식: 출근 - 재택 혼합
참고사항
본 포지션은 AI 기반 디지털 치료제 개발에 집중하며 안면 인식 및 영상 AI 모델 개발과 고도화, 소량 라벨 데이터의 효율적 학습을 위한 self-/semi-supervised 및 도메인 적응 전략을 포함합니다
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공고 원문
업무소개
비욘드메디슨은 AI 기반 디지털 치료제 개발 스타트업으로, 세계 최초 턱관절장애(TMD) 디지털 치료제 ‘Clickless’를 개발하고 있습니다. 이번 포지션은 카메라 기반 영상 데이터 처리 및 분석, 컴퓨터비전 모델 개발·고도화를 담당하며, 소량의 라벨·대량의 비라벨 의료 데이터를 효율적으로 학습시키기 위한 self-/semi-supervised 및 도메인 적응 전략을 구현합니다.
업무내용
- 카메라 이미지 및 동영상 기반 턱관절(TMJ) 영상 데이터 전처리 및 학습 파이프라인 설계·구축 - TMD 디지털 치료제 파이프라인의 컴퓨터비전 모델 개발 및 고도화 - 소량 라벨·대량 비라벨 의료 데이터에 적합한 self- / semi-supervised 학습, 도메인 적응 전략 수립 및 구현
자격요건
- 컴퓨터비전·머신러닝 석사 이상 또는 관련 실무 3년 이상 경력 - Python 및 PyTorch / TensorFlow 숙련 - 이미지 분류·검출·분할 모델 개발 경험 - 스타트업 환경에서 주도적으로 문제 정의·해결 및 원활한 팀 커뮤니케이션 역량
우대사항
- MLOps(MLflow, CI/CD, 자동 모니터링) 구축·운영 경험 - CVPR, MICCAI 등 국제 학회·저널 논문 게재·발표 또는 컴피티션 수상 경력 - Transfer learning, self-/semi-supervised learning 등 제한적 라벨 데이터 활용 경험 - 얼굴 인식 모델 개발 또는 상용화 경험
혜택 및 복지
- 유연 출퇴근제 운영 - 최신 개발 장비 및 연구 환경 지원 - 사내 간식·음료 제공
채용절차
서류 전형 → 1차 면접(실무) → 2차 면접(임원)→ 최종 합격
기타
제출 서류: 이력서, 포트폴리오(프로젝트 상세, 코드 저장소 링크 포함 시 가점)
