주니어 컴퓨터비전 AI 개발자(Computer Vision AI Engineer)

주요업무

Human-centered Vision 모델 개발 얼굴, 입술, 시선, 자세 등 사람 중심 영상 데이터 기반 vision 모델 개발 facial landmark, mouth RoI, face alignment, pose estimation 기반 특징 추출 및 분석 입술 움직임, 표정을 포함한 얼굴 움직임 등 시계열 영상 패턴 분석 모델 개발 Video / Temporal Modeling 2D CNN, 3D CNN, Transformer 기반 영상 인식 모델 구현 실험 frame-level feature, temporal feature, landmark sequence 기반 모델 학습 lip motion, facial dynamics, pose(gesture) 등 시간 축 변화가 중요한 데이터 처리 데이터 및 학습 파이프라인 구축 영상 데이터 전처리, annotation 구조화, 학습 데이터셋 구성 얼굴 검출, landmark extraction, RoI 크롭, 이미지 정규화(normalization) 파이프라인 구현 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 기반 모델 학습, 평가, 모니터링, 성능 비교 실험 수행 실제 응용을 위한 AI 애플리케이션 개발 웹캠 또는 카메라 입력 기반의 AI 데모 애플리케이션 개발 모델 추론 결과 시각화 및 API 등 개발 연구 코드 재현을 위한 모듈화, 실험 자동화

자격요건

Computer Vision 또는 Deep Learning 관련 프로젝트 경험 PyTorch 기반 모델 학습 및 실험 경험 이미지 또는 비디오 데이터 처리 경험 CNN, Transformer, 3D CNN, RNN/LSTM 등 vision 또는 sequential model에 대한 이해 얼굴 검출, landmark, pose estimation, segmentation, object detection 중 하나 이상에 대한 연구 및 프로젝트 경험 또는 이해

우대사항

선형대수, 기하학, 확률통계 등 컴퓨터비전과 딥러닝에 필요한 수학적 개념에 자신이 있는 분 카메라 좌표계, 투영변환 등 camera geometry에 대한 기본적 이해가 있는 분 3D face reconstruction, 3D depth estimation 등 3차원 비전 분야에 관심 또는 프로젝트 경험 이 있는 분 lip reading, Visual Speech Recognition 등 영상기반 시계열 문제에 관심이 있는 분 논문 구현, 연구 프로젝트, AI경진대회 등을 통해 스스로 문제를 정의하고 해결해본 경험이 있는 분

기술스택

C, C++, Python, Pytorch, Tensorflow, Linux, CUDA, Computer Vision, Transformer, Deep Learning, CNN

채용절차

(1) 서류 전형 (2) 기술 면접 및 임원 면접 (3) 최종 합격 기술면접에서는 지원자의 경력 수준에 따라 다음과 같은 내용을 확인합니다. 이미지, 영상 데이터처리 및 모델 학습 과정에 대한 일반적인 지식과 이해 본인이 수행한 컴퓨터 비전 또는 딥러닝 프로젝트 경험 인공지능 모델 성능을 평가하고 개선했던 방식