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모델을 독립적으로 연구·설계하고 실제 제품 환경에 적용하는AI Research Engineer 역할입니다. 주어진 태스크를 수행하는 수준을 넘어, 문제를 스스로 정의하고 실험 설계부터 시스템 적용까지 전 과정을 주도할 수 있는 역량이 요구됩니다.\n업무\nModel Research & Development\n차량 환경(조명 변화, 가림, 자세 변화, 센서 특성)을 고려한 딥러닝 모델 설계 및 학습\nDetection, Landmark, Pose, Classification, Segmentation 모델 개발 및 성능 고도화\n논문 및 오픈소스 기반SOTA 모델 분석, 응용 및 자체 개선\nExperiment & Evaluation\nFailure case 분석 및 근본 원인 추론\n정확도·지연시간·안정성 관점의 정량 평가 지표 설계\n실험 결과 기반 모델 구조 및 학습 전략 독립 개선\nOptimization & System Integration\n차량 탑재SoC 환경을 고려한 모델 경량화 및 최적화\n추론 파이프라인 개선 및 시스템 단위 성능 검증\n임베디드·응용SW 엔지니어와 협업하여 실차 환경 검증\nResearch Infrastructure\n데이터 전처리 및 학습 파이프라인 개선\n재현 가능한 실험 관리 체계 구축 및 팀 내 전파\n반복 가능한 평가·검증 프로세스 정립\nEngineering Challenges at Scale\n이 역할에서 실제로 마주하게 될 기술적 난제들입니다. 이 문제들이 흥미롭게 느껴진다면, 우리가 찾는 사람입니다.\n제한된 연산 자원에서의 추론 구조 설계: 차량용SoC의 메모리·연산 제약 안에서 안정적으로 동작하는 추론 파이프라인을 어떻게 설계할 것인가\n지연시간과 정확도의 균형 최적화: 실시간 응답이 요구되는 환경에서 성능 저하 없이latency를 줄이는 전략\n불완전한GT 환경에서의 신뢰 가능한 평가 체계: 실도로 데이터에서annotation이 희소하거나 부정확할 때 모델을 어떻게 평가하고 개선할 것인가\n다중 모델 결합 시 최종 판단 품질 관리: 여러 모델의 출력이 결합될 때 시스템 전체 판단의 신뢰성을 어떻게 보장할 것인가\n자격요건\n학위: 컴퓨터 비전, 머신러닝, 전자공학, 컴퓨터과학 등 관련 분야 학사 이상\n경력: 관련 분야 5 년 이상 의 실무 경험 (또는 석사 이상 학위 보유 시 3년 이상) \n기본 요건 : 한국어·영어 모두 업무 커뮤니케이션 가능한 수준\n4. 필수 역량 :\n-Python 기반 딥러닝 모델 구현 및 학습 경험 (PyTorch 등)\n- CNN, Transformer 기반 모델 구조에 대한 깊은 이해\n- 문제를 독립적으로 정의하고, 실험 설계·실행·결론 도출까지 주도한 경험\n- 실험 결과 해석 → 근본 원인 분석 → 개선 전략 도출 능력\n- 실험 결과를 명확하게 문서화하고 팀에 공유하는 역량\n우대사항\n임베디드AI 또는 모델 경량화 경험(Quantization, Pruning, TensorRT 등)\n실제 센서 데이터 기반 프로젝트 수행 경험\nMLflow, W&B, DVC 등 실험 관리 도구 사용 경험\nGPU 서버 또는 클라우드 환경 활용 경험\n자율주행, DMS/OMS, ADAS 등 차량 도메인 실무 이해\nCVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS 등 학회 관련 연구 경험\nWhat Makes a Strong Candidate\n다음과 같은 경험과 관점을 가진 분을 특히 우대합니다.\nResearch Execution: 논문을 구현하고 결과를 재현·검증하며, 단순 구현에 그치지 않고 자체 개선안을 도출한 경험이 있는 분\nAnalytical Rigor: 모델 점수 자체보다 그 이면의 원인을 집요하게 분석하고, 성능 저하 요인을 데이터·모델·환경 관점에서 분해해 설명할 수 있는 분\nSenior Independence: 주어진 태스크를 수행하는 수준을 넘어, 문제를 스스로 정의하고 가설 수립, 실험 설계, 결과 검증까지 독립적으로 완주할 수 있는 분\n논문용 모델이 아닌 실제로 차량에서 동작하는AI를 만들어본 경험, 그리고 독립적으로 연구 사이클을 완주한 경험이 가장 중요한 평가 기준입니다.\nWhy This Role\n연구→ 실차 사이클: 모델 아이디어가 실제 양산 차량에 탑재되는 전 과정 직접 경험\n도메인 깊이: 차량용 온디바이스AI는 글로벌로도 실무 경험자가 드문 희소 영역\n성장 경로: 데이터·모델·시스템 운영을 유기적으로 연결하는AI 엔지니어→ Part Lead 트랙으로의 자연스러운 성장 경로 제공\n 실험 인프라: MLOps 기반 학습·검증 체계, GPU/클라우드 환경에서 대규모 실험 수행 가능\nDeep-In-Sight는 차량 내 공간을AI로 더 안전하고 인간 중심적으로 만드는 것을 목표로 합니다. 이 역할은 그 비전을 실제 기술로 실현하는 가장 중심에 있습니다.","description_format":"text","description_chars":2431,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":5,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[{"language":"Korean","level":"Advanced (C1)","optional":false}]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-24T12:17:46Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":4,"band":"cold","label":"Long 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