Deep Learning Engineer (Perception)

포지션 상세 정보

기술스택

C++
Python
PyTorch
DeepLearning

주요업무

■ Key Responsibilities

• Multi-Modal Fusion & BEV: Design and implement cutting-edge Bird’s-Eye-View (BEV) and Transformer-based fusion strategies (Early, Late, and Mid-level) integrating Camera, LiDAR, and Radar data.
• Advanced Perception Suite: Develop and deploy SOTA models for 3D Object Detection, Multi-Object Tracking (MOT), Dense Occupancy Grids, and Semantic Segmentation.
• Sensor Alignment: Build robust, automated pipelines for extrinsic/intrinsic calibration and temporal synchronization across heterogeneous sensor suites.
• Production ML (MLOps): Lead the full DNN lifecycle: from sophisticated data curation and augmentation to model pruning, quantization, and real-world edge deployment.
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■ 주요 업무 (Key Responsibilities)

• 멀티모달 퓨전 및 BEV (Multi-Modal Fusion & BEV): 카메라, LiDAR, Radar 데이터를 통합하는 최첨단 BEV(Bird’s-Eye-View) 및 Transformer 기반의 퓨전 전략(Early, Late, Mid-level) 설계 및 구현
• 고도화된 인지 시스템 (Advanced Perception Suite): 3D 객체 검출(Object Detection), 다중 객체 추적(MOT), Dense Occupancy Grid 및 세그멘테이션(Semantic Segmentation)을 위한 SOTA 모델 개발 및 배포
• 센서 정렬 (Sensor Alignment): 이기종 센서 간의 정밀한 공간적(Extrinsic/Intrinsic Calibration) 및 시간적(Temporal Synchronization) 정렬을 위한 자동화 파이프라인 구축
• 양산형 ML (MLOps): 데이터 큐레이션 및 증강(Augmentation)부터 모델 경량화(Pruning, Quantization), 실환경 엣지 배포에 이르는 DNN 전체 라이프사이클 리딩

자격요건

■ Job Qualifications
• Education: MS/Ph.D. in CS, Robotics, or a related field with a focus on Computer Vision or Deep Learning.
• Experience: 3+ years of industry experience in automotive perception or autonomous robotics.
• Domain Expertise: Deep understanding of Geometric Computer Vision, Temporal Networks (RNNs/Transformers), and Probabilistic Filtering for tracking.
• Technical Stack: Strong proficiency in Python and C++. Hands-on experience with PyTorch is essential.
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■ 자격 요건 (Qualifications)
• 학력: 컴퓨터공학, 로보틱스 또는 관련 분야 석사/박사 학위 소지자 (컴퓨터 비전 또는 딥러닝 전공 필수)
• 경력: 자율주행 인지 또는 자율 로보틱스 분야 실무 경력 3년 이상
• 기술 전문성: 기하학적 컴퓨터 비전(Geometric CV), 시계열 네트워크(RNN/Transformer), 객체 추적을 위한 확률론적 필터링(Probabilistic Filtering)에 대한 깊은 이해
• 기술 스택: Python 및 C++ 활용 능력 우수자, PyTorch 프레임워크 기반 실무 경험 필수

우대사항

■ Preference
• Optimization: Experience with model quantization and deployment on embedded hardware, specifically using NVIDIA TensorRT.
• Research Excellence: A track record of publications in top-tier conferences like CVPR, ICCV, ECCV, or NeurIPS.
• Systems Design: Proven experience in designing complex multi-modal perception systems from the ground up.
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■ 우대 사항 (Preference)
• 최적화: 모델 양자화(Quantization) 및 NVIDIA TensorRT 등을 활용한 임베디드 하드웨어 타겟 배포 경험
• 연구 역량: CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS 등 글로벌 탑티어 학회 논문 게재 이력
• 시스템 설계: 복잡한 멀티모달 인지 시스템을 초기 단계부터 직접 설계 및 구축한 경험

복지 및 혜택

• 교육/생활 : 워크샵, 신규 입사자 교육(OJT), 점심식사 제공, 간식 제공, 음료제공(차,커피)
• 리프레시 : 연차, 경조휴가제, 반차, 산전 후 휴가, 육아휴직, 남성출산휴가
• 급여제도 : 퇴직연금, 상여금, 장기근속자 포상, 우수사원포상, 연차수당
• 출퇴근 : 기숙사 운영, 회사차량 있음, 탄력근무제
• 지원금/보험 : 각종 경조사 지원, 단체 상해보험
• 조직 문화 : 회식강요 안함, 야근강요 안함, 자유복장, 자유로운 연차사용
• 선물 : 명절선물/귀향비, 웰컴키트 지급
• 근무 환경 : 휴게실, 회의실, 노트북, 사원증

채용절차 및 기타 지원 유의사항

• 서류 합격자에 한해 별도 연락드립니다.
• 본 채용은 수시 진행으로 우수 인재 채용 시 마감될 수 있습니다.
• 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.