포지션 상세 정보

기술스택
.NET.NET
C#C#
PythonPython
PyTorchPyTorch
TensorFlowTensorFlow
주요업무
• 플랜트 도면, 2D/3D CAD, 각종 문서 등 비정형/반정형 데이터에 대한 AI 기반 인식·추출 기능 개발
• OCR/VLM/멀티모달 모델을 활용한 텍스트, 심볼, 표, 속성 추출 파이프라인 설계 및 개선
• 배관/케이블 3D 환경 자동 라우팅을 위한 AI 기반 로직 설계 및 고도화
• 온톨로지/그래프/시뮬레이션/디지털 트윈으로 확장 가능한 데이터 모델 설계
• 모델 성능 평가 체계 구축, 학습 데이터 생성/정제, 배포 및 운영 프로세스 개선
• 고객 요구사항과 현업 설계 흐름을 분석 및 구체화
자격요건
• Python 기반 AI/데이터 처리 개발 경험이 있으신 분
• TensorFlow 또는 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 사용 경험이 있으신 분
• LLM/VLM 등을 활용한 모델링부터 데이터 파이프라인(RAG) 및 추론 효율화에 대한 실무 경험이 있으신 분
• 데이터 전처리, 평가 지표 설계, 에러 분석, 성능 개선 사이클을 스스로 돌릴 수 있는 분
• 문제를 모호한 상태로 두지 않고, 입력/출력/예외 케이스를 구조적으로 정의할 수 있는 분
우대사항
• 플랜트, 조선, 해양, 방산, 건설, 제조 등 산업 도메인 경험이 있으신 분
• P&ID, 3D CAD, 배관/케이블 설계, 엔지니어링 데이터 구조에 대한 이해가 있으신 분
• RAG, Knowledge Graph, Ontology, Digital Twin 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
• 경로 탐색, 제약조건 최적화, Auto Routing, Layout 문제를 다뤄본 경험이 있으신 분
• PyTorch, Transformers, 문서 AI 파이프라인 운영 경험이 있으신 분
• C#, .NET, 웹 서비스, 백엔드 시스템과의 연동 경험이 있으신 분
복지 및 혜택
[든든한 식사 제공]
• 점심 식비 지원 (12,000원)
• 점심시간 넉넉하게 1시간 30분 제공
• 계절별 제철 음식 지원(10~20만원 상당 석화, 고구마 등등)
• 명절 선물 지원(5~10개 항목중 자유롭게 선택. 과일, 생고기, 갈비, 홍삼 등등)
• 사내 라운지 무제한 간식 및 음료 제공
• 호빵 기계, 군고구마 기계, 에어프라이어, 라면용 인덕션 등등 사내 라운지 항시 대기
• 야근시 식비 지원

[Work & Life]
• 가족기념일 반차 별도 지원
• AM 7~10시 사이 선택적 근로시간제로 유연한 출퇴근 가능
• 소노, 한화 리조트 회원권 예약 지원
• 자유로운 연차 사용(연차, 반차, 반반차)
• 출퇴근 접근성 최상 (1, 2, 5 호선 도보 10분 이내, 4호선, 공항철도 도보 15분 이내)
• 라운지 내 혈압측정기 제공
• 건강검진 지원
• 경조사 지원

[자유로운 업무 문화]
• 수평적 문화를 지향하며 영어이름 사용
• 수면실 제공(야근 때문 아닙니다! 점심시간 선착순)
• 업무 관련 도서·교육비 지원
• 사내 스터디 및 동호회 지원
• 회식 강요 없음
• 자율과 책임에 기반한 업무 문화
채용절차 및 기타 지원 유의사항
채용 전형
서류전형 - 직무 면접 - 임원 면접 - 처우 협의 - 채용 확정

포지션 경력/학력/마감일/근무지역 정보

경력
경력 1~10년
학력
무관
마감일
2026-05-20
근무지역

기업/서비스 소개

기업상세 정보로 이동
도프텍_AI Research/Engineering
도프텍_AI Research/Engineering
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아직도 많은 플랜트/엔지니어링 업무는 사람이 도면을 보고, 문서를 읽고, 규칙을 해석하고, 반복 작업을 손으로 직접 처리하는 방식에 의존합니다.

도프텍은 업계 최고 수준의 기술로 이 오래된 흐름을 바꾸고 있습니다.

Intelligent P&ID 변환, 3D 배관/케이블 Auto Routing, 문서 디지털 전환 같은 자체 솔루션을 통해 산업 현장의 비효율을 줄이고, 더 나아가 디지털 트윈과 시뮬레이션, 자동 설계 환경까지 연결하려고 합니다.

도면·문서·배관·설계 데이터처럼 복잡한 비정형 산업 데이터를 다뤄 실제 업무 흐름을 바꾸는 제품을 만듭니다.

복잡한 산업 데이터를 실제 업무에 쓸 수 있는 구조로 바꾸고, 사람이 하던 판단과 반복 작업을 소프트웨어와 AI가 담당하도록 만드는 것이 목표입니다.