Recruitment background

Auto Labeling Developer

모티프드라이브|2026. 8. 27. 게시|
1

공고 요약

경력3년~8년
채용 유형정규직
학력무관
지역서울
마감일상시채용
출처원티드

담당업무

  • Object Detection용 Auto Labeling 파이프라인 설계 및 개발

  • 2D Bounding Box, 3D Box, Segmentation Mask 등 어노테이션 자동화

  • 카메라 및 LiDAR 데이터 자동 레이블링 알고리즘 적용

  • YOLO, DINO, SAM 등 사전 학습 모델 기반 자동 어노테이션 시스템 구축

  • Zero-shot 및 Few-shot 추론을 활용한 레이블 자동 생성

  • 신뢰도 기반 필터링, 중복 제거, Human-in-the-loop 검수 연계

  • 데이터 버전 관리, 메타데이터 정합성 검증, 데이터셋 통계 분석

  • Perception 모델 학습 팀과 협업해 데이터 품질 개선

  • 어노테이션 툴 연동 및 내부 레이블링 플랫폼 개선

자격요건

  • Python 프로그래밍 능숙

  • PyTorch 또는 TensorFlow 활용 능력

  • Object Detection 및 Image Segmentation 모델 이해와 실무 경험

  • YOLO 계열, Faster R-CNN, DETR 등 주요 Detection 모델 경험

  • OpenCV 등 컴퓨터 비전 라이브러리 활용 능력

  • 데이터 전처리 및 어노테이션 파이프라인 구축 경험

  • Git 기반 협업 개발 경험

  • Linux 기반 개발 환경 경험

기술스택

  • Python, C++

  • PyTorch, TensorFlow, ONNX

  • YOLO 계열, DETR, DINO, SAM, Grounding DINO

  • OpenCV, Albumentations, Open3D

  • DVC, MLflow, CVAT, Labelbox

  • Linux, Docker, Git, GPU 서버 환경

복리후생

  • 스톡옵션

  • 건강검진 지원

  • 자기계발 지원

  • 식대 지원

마감기한

상시채용

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공고 원문

소개

모티프드라이브(Motif Drive)는 자율주행 및 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 분야의 AI 기술을 선도하는 혁신적인 기술 기업입니다. Perception AI 의 핵심인 Object Detection 모델의 성능을 높이기 위해 대규모 고품질 학습 데이터 확보가 필수적이며, 수작업 어노테이션의 한계를 극복하는 Auto Labeling 시스템 개발을 통해 데이터 파이프라인의 자동화를 추진하고 있습니다. 이 핵심 기술을 함께 만들어 나갈 개발자를 모십니다.

주요업무

• Object Detection 용 Auto Labeling 파이프라인 설계 및 개발 – 2D Bounding Box, 3D Box, Segmentation Mask 등 어노테이션 자동화 – 카메라 및 LiDAR 데이터에 대한 자동 레이블링 알고리즘 적용 • 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 기반 자동 어노테이션 시스템 구축 – YOLO, DINO, SAM(Segment Anything Model) 등 최신 모델 활용 – Zero-shot / Few-shot 추론을 활용한 레이블 자동 생성 • 어노테이션 품질 검수 자동화 모듈 개발 – 신뢰도 기반 필터링, 중복 제거, Human-in-the-loop 검수 연계 • 학습 데이터 관리 파이프라인 구축 및 유지보수 – 데이터 버전 관리, 메타데이터 정합성 검증, 데이터셋 통계 분석 • Perception 모델 학습 팀과 협력하여 데이터 품질 지속 개선 • 어노테이션 툴 연동 및 내부 레이블링 플랫폼 개선

자격요건

• 관련 분야 개발 경력 3 년 이상 (컴퓨터 비전, ML 엔지니어링 등) • Python 프로그래밍 능숙 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch 또는 TensorFlow) 활용 능력 • Object Detection 및 Image Segmentation 모델에 대한 이해 및 실무 경험 – YOLO 계열, Faster R-CNN, DETR 등 주요 Detection 모델 경험 • OpenCV 등 컴퓨터 비전 라이브러리 활용 능력 • 데이터 전처리 및 어노테이션 파이프라인 구축 경험 • Git 을 활용한 협업 개발 경험 • Linux 기반 개발 환경에 익숙한 자 [주요 기술 스택] • 언어 : Python, C++ (보조) • 딥러닝 : PyTorch, TensorFlow, ONNX • 모델 : YOLO 계열, DETR / DINO, SAM, Grounding DINO • 비전 라이브러리 : OpenCV, Albumentations, Open3D • 데이터 관리 : DVC, MLflow, CVAT, Labelbox • 인프라 : Linux, Docker, Git, GPU 서버 환경

우대사항

• 자율주행 또는 ADAS 분야 데이터 어노테이션 관련 경험 • SAM(Segment Anything Model), Grounding DINO 등 최신 Foundation Model 활용 경험 • 3D Point Cloud 데이터(LiDAR) 처리 및 어노테이션 경험 • CVAT, Labelbox, Scale AI 등 어노테이션 툴 연동 또는 커스터마이징 경험 • Active Learning 또는 Semi-supervised Learning 기반 데이터 효율화 경험 • MLOps 파이프라인(Airflow, MLflow, DVC 등) 구축 경험 • 대용량 이미지/포인트 클라우드 데이터셋 처리 경험 • 관련 학위 보유 (컴퓨터공학, 전기전자공학, AI 관련 학과 등)

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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