Role at a glance
- Salary
- Not Disclosed
- Location
- 광화문빌딩 19층, Seoul, South Korea
- Work arrangement
- On-site
- Employment
- Full-time
- Experience
- 4–10 years
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Qualifications
Required
- 머신러닝, 컴퓨터 비전 또는 관련 분야 개발 경력 4년 이상이거나 이에 준하는 역량을 보유하신 분
- Python, PyTorch 등을 활용해 딥러닝 프레임워크를 활용해 AI 모델을 개발해보신 분
- Computer Vision, Video Understanding 또는 Multi-modal Data 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
- Detection, Classification, Tracking, Embedding 등 Vision / ML 기술에 대한 이해와 구현 경험이 있으신 분
- 데이터셋 구축부터 모델 학습, 평가에 이르는 ML 프로젝트의 전체 과정을 경험해 보신 분
- 실제 데이터에서 발생하는 Noise, Class Imbalance, Label Quality 등 실제 현장 데이터의 문제를 직접 분석하고 해결해 본 경험이 있으신 분
- 실험 수준의 머신러닝 모델이나 알고리즘을 실제 데이터 파이프라인 및 제품(Product) 환경에서 활용 가능한 형태로 발전시켜 본 경험이 있으신 분
Preferred
- 자율주행, ADAS, Robotics 또는 Mobility AI 관련 연구
- 개발 경험이 있으신 분
- Waymo Open Dataset, nuScenes, Argoverse 등 대규모 자율주행
- 로봇 데이터셋을 활용해보신 분
- Video Model, Temporal Modeling, Multi-camera 또는 Multi-modal Learning 관련 경험이 있으신 분
- VLM, Vision Foundation Model 또는 Multimodal Foundation Model을 실제 문제에 적용한 경험이 있으신 분
- Auto-labeling, Active Learning, Hard Example Mining 등 학습 데이터 구축
- 개선 경험이 있으신 분
About the role
Original posting provided by 더스윙
About the role
도로 위 수만 대의 이동 수단, 이제 스스로 움직이는 미래가 됩니다.
SWING은 ‘차를 위한 도시를 사람을 위한 도시로’라는 비전으로 설립된 모빌리티 스타트업으로, 2025년 매출 970억, 6년 연속 영업이익 흑자를 기록하며 성장가도를 달리고 있습니다.
스윙(SWING)은 전국 도심을 누비는 수만 대의 마이크로 모빌리티와 킥보드, 택시, 셔틀버스 등 폭넓은 Fleet을 기반으로 대한민국 라스트마일 모빌리티 시장을 혁신해 왔습니다. 매일 수백만 건의 이동 데이터가 축적되는 스윙의 Fleet은 단순히 이동을 제공하는 수단을 넘어, 실제 도로 환경의 생생한 데이터를 수집하는 가장 강력한 자율주행 데이터 플랫폼입니다.
자율주행의 승패는 더 이상 연구실 안에서의 기술 개발에 있지 않습니다. "실제 도로에서 얼마나 많은 Edge Case 데이터를 모으고, 이를 빠르게 AI 모델 성능으로 전환하는 Data Flywheel을 구축하는가"가 핵심입니다.
SWING 자율주행본부는 이 강력한 Fleet 인프라를 바탕으로 두 가지 거대한 도전을 시작합니다.
• Autonomous Driving Data Platform: 실제 차량 Fleet에서 쏟아지는 대용량 센서·차량 데이터를 수집·분석·평가하여 자율주행 AI 성능이 스스로 고도화되는 Data Flywheel 구축
• Autonomous Robot Delivery Service: 캠퍼스, 리조트, 대단지 아파트 등 실제 고객의 삶 접점(Limited-ODD)에서 로봇 배송 서비스를 선보이고, 기술을 넘어 지속 가능한 사업성(Unit Economics) 증명
막연한 미래의 기술을 연구하는 데 그치지 않고, 우리가 보유한 전국 단위 Fleet 인프라 위에서 기술과 사업을 현실로 만들어갈 인재를 모십니다.
화려한 완성품을 유지보수하는 역할이 아닙니다. 실제 데이터가 생동하게 작동하기 시작하는 극초기 단계에서 0 to 1의 아키텍처와 비즈니스를 직접 정의하고 주도할 수 있는 기회가 준비되어 있습니다.
SWING과 함께 자율주행 모빌리티의 다음 장을 열어갈 분들을 기다립니다.
[직무 소개]
SWING의 실제 차량 Fleet에서 수집되는 대규모 주행 데이터를 기반으로 자율주행 AI 학습과 성능 평가에 필요한 데이터·ML 파이프라인을 구축합니다.
카메라 영상과 차량 주행 신호(속도, 조향각, CAN 등) 데이터를 머신러닝 및 컴퓨터 비전 기술로 분석합니다. 급작스러운 끼어들기, 복잡한 교차로, 악천후 등 AI가 판단하기 어려운 특수 상황(Edge Case / Key Driving Scenario)을 자동으로 탐색·구조화하고, 이를 고품질 학습 데이터셋과 평가 지표로 연결하는 역할을 수행합니다.
단순히 새로운 AI 모델 구조를 연구하는 것에 그치지 않고, 실제 도로 데이터에서 문제를 발굴하여 [데이터 탐색 > 데이터셋 구축 > 성능 평가 및 지표 수립 > 모델 개선]으로 이어지는 Data-centric ML 선순환 구조를 직접 설계하고 구축할 분을 찾습니다.
What you'll do
• 실제 주행 데이터에서 주요 주행 이벤트와 예외 상황(Driving Scenario / Edge Case)을 찾아내고 구조화하는 데이터 탐색 파이프라인을 개발합니다.
• Camera, CAN, GNSS/IMU 등 다종 센서(Multi-modal) 데이터를 활용해 주행 상황을 인식하고 분류하는 데이터 마이닝 파이프라인 및 AI 모델을 개발합니다.
• 임베딩(Embedding) 및 멀티모달 표현 기술을 활용하여 대규모 주행 데이터에서 원하는 유사 장면(Scene)을 빠르게 검색하고 추출(Retrieval)하는 기능을 구축합니다.
• 머신러닝 학습 및 평가에 필요한 데이터셋을 정제·선별(Dataset Curation, Sampling, Slicing)하고, 시나리오별 커버리지(Coverage)를 체계적으로 관리합니다.
• 실제 주행 데이터와 모델 예측값을 바탕으로 오프라인 평가(Offline Evaluation) 파이프라인을 구축하고, 위험·희귀 상황(Safety-critical Scenario)에 대한 회귀 평가(Regression Evaluation) 데이터셋 및 벤치마크를 수립합니다.
• 데이터 플랫폼, Replay 및 시뮬레이션 환경과 연계하여 [Data Mining > Dataset > Evaluation > Model Improvement]로 이어지는 Data-centric ML 선순환 개선 루프를 완성합니다.
• VLM / Vision Foundation Model 등을 활용하여 주행 장면의 Semantic Metadata 생성, Auto-labeling 및 Scene Understanding 기능을 개발합니다.
Requirements
• 머신러닝, 컴퓨터 비전 또는 관련 분야 개발 경력 4년 이상이거나 이에 준하는 역량을 보유하신 분
• Python, PyTorch 등을 활용해 딥러닝 프레임워크를 활용해 AI 모델을 개발해보신 분
• Computer Vision, Video Understanding 또는 Multi-modal Data 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
• Detection, Classification, Tracking, Embedding 등 Vision / ML 기술에 대한 이해와 구현 경험이 있으신 분
• 데이터셋 구축부터 모델 학습, 평가에 이르는 ML 프로젝트의 전체 과정을 경험해 보신 분
• 실제 데이터에서 발생하는 Noise, Class Imbalance, Label Quality 등 실제 현장 데이터의 문제를 직접 분석하고 해결해 본 경험이 있으신 분
• 실험 수준의 머신러닝 모델이나 알고리즘을 실제 데이터 파이프라인 및 제품(Product) 환경에서 활용 가능한 형태로 발전시켜 본 경험이 있으신 분
Preferred qualifications
• 자율주행, ADAS, Robotics 또는 Mobility AI 관련 연구·개발 경험이 있으신 분
• Waymo Open Dataset, nuScenes, Argoverse 등 대규모 자율주행·로봇 데이터셋을 활용해보신 분
• Video Model, Temporal Modeling, Multi-camera 또는 Multi-modal Learning 관련 경험이 있으신 분
• VLM, Vision Foundation Model 또는 Multimodal Foundation Model을 실제 문제에 적용한 경험이 있으신 분
• Auto-labeling, Active Learning, Hard Example Mining 등 학습 데이터 구축·개선 경험이 있으신 분
• 백터 검색(Vector Search), 임베딩 기반 검색(Retrieval) 또는 대규모 데이터 마이닝 경험이 있으신 분
• Model Evaluation, 회귀 테스트(Regression Testing), 섀도 평가(Shadow Evaluation) 또는 시뮬레이션 기반의 평가체계를 직접 개발해 본 경험이 있으신 분
• CARLA 등 Autonomous Driving Simulation 환경을 실제 프로젝트 및 연구에 활용해 본 경험이 있으신 분
• E2E Driving, VLA, World Model 등 최신 자율주행 AI 기술에 대한 이해 또는 연구·개발 경험이 있으신 분
Benefits
성장/교육
* 운동 지원금 지원 : 제휴업체 이용 시 연 100만원 한도, 지출 금액의 80% 지원
* 어학교육비 지원 : 연 160만원 한도, 지출 금액의 80% 지원
생활/편의
* 전세자금대출 지원 : 기업은행 연계대출 이자지원 또는 회사 자체 지원
* SWING 킥보드 이용권 지원 : 무제한 이용쿠폰 지급
* 자사 모빌리티 임직원 할인: 기기별 최대 80% 임직원 할인가 이용 지원
* 타사 모빌리티 이용금액 지원 : 경쟁사 공유 모빌리티 서비스 이용 지원
업무지원
* 근로시간 : 시차 출근제 (9시 ~ 10시 사이 자유롭게 출근)
* 야근 택시비 지원 : 23시 이후 퇴근시 택시비 지원
* 중식, 야근석식비 지원 : 중식 1만원, 야근 1.5만원 (법인카드로 결제)
* AI tool 지원 : 효율적인 업무 진행을 위한 구독비 지원
* 팀 회식비 지원 : 1인당 5만원 회식비 지원 (팀별활동비 3만원 추가 지원)
Life&Healthcare
* 안식 휴가 지원 : 3년 근속 시 1개월 리프레시 유급 휴가
* 알고케어 : 임직원 건강 증진을 위한 종합 영양제 무료지원
* 종합건강검진 지원 : 국내 최고 건강검진업체 KMI와 제휴를 통한 종합건강검진 지원
* 생일 지원 : 부모님,소중한 분에게 꽃바구니와 와인을 증정
* 헬스장 지원 : 본사 인근 제휴 호텔 내 헬스장 무료 사용 지원
* 사내 동호회 지원: 인당 10만원 동호회 활동 지원 (분기별)
Hiring process
1. 서류전형
2. 1차 면접
3. 2차 면접(조직 적합성)
4. 처우협의&입사일 조정
※ 필요 시 레퍼런스 체크가 진행될 수 있습니다.
※ 해당 채용은 정규직 채용으로, 채용 시점부터 정규직 조건으로 수습기간(3개월)이 적용됩니다.
수습기간 중에도 근로조건, 복리후생 등은 정규직과 동일하며, 수습 종료 후 별도 정규직 근로계약서를 체결합니다.
*채용서류 반환 안내
본 안내는 『채용절차의 공정화에 관한 법률』 제11조 제6항에 따라 구직자에게 제공하는 고지사항입니다.
당사의 채용에 지원하신 분들 중 최종합격되지 못한 경우, 제출하신 채용서류의 반환을 요청하실 수 있습니다.
단, 홈페이지 또는 이메일을 통해 제출한 서류나, 자발적으로 제출하신 서류는 반환 대상에서 제외됩니다.
또한, 천재지변 등 회사의 책임 없는 사유로 인해 채용서류가 멸실된 경우에는 반환된 것으로 간주합니다.
채용서류 반환을 원하시는 경우, 『채용절차의 공정화에 관한 법률 시행규칙』 별지 제3호 서식(채용서류 반환청구서)을 작성하신 후 당사 이메일로 제출해 주시기 바랍니다.
제출일로부터 14일 이내에 등기우편으로 발송해 드리며, 이때 등기우편 요금은 수신자 부담입니다.
회사는 채용 여부가 확정된 날로부터 180일간 채용서류를 보관하며,
이 기간 내 반환 요청이 없을 경우 『개인정보 보호법』에 따라 모든 채용서류는 안전하게 파기됩니다.
About the company
더스윙
SWING은 ‘차를 위한 도시를 사람을 위한 도시로’라는 비전으로 설립된 모빌리티 스타트업으로, 2024년 매출 700억, 5년 연속 영업이익 흑자를 기록하며 성장가도를 달리고 있습니다. 주차장과 도로에 빼앗긴 공간을 사람에게 돌려주기 위해선 자가용 의존도를 줄여야합니다. SWING은 자가용이 없어도 이동이 편리하도록 개인형 이동장치, 택시, 버스 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다.(아래 참고) •SWING (자전거/킥보드 공유서비스): 업계 1위 규모인 15만대의 기기를 운영중입니다. 2024년에는 경쟁사인 디어를 인수하며 운영구역의 확장에 박차를 가하고 있습니다. •SWING BIKE (배달라이더를 위한 모빌리티 리스/렌탈 서비스): 진출한지 2년만에 업계 3위자리를 차지했고, 2025년에는 업계 1위를 목표로 하고 있습니다. •Swap (자전거 구독서비스): 공유서비스로 쌓은 기기 제조 및 운영에 대한 노하우를 바탕으로 국내 최초로 자전거 구독/판매 서비스를 시작했고, 침체된 자전거 시장의 다크호스로 떠오르고 있습니다. •SWING TAXI (라이드헤일링): 카카오모빌리티의 아성에 도전, 업계에서 가장 빠르게 승객과 기사가 모이고 있습니다. 단순한 매칭앱이 아닌 진정한 라이드헤일링 앱을 함께 만들게 될 것입니다. •옐로우 버스 (어린이 통학차량 서비스): 2024년말 스윙이 인수한 통학 어린이 차량 서비스입니다. 부모님이 자가용으로 자녀분들을 직접 데려다주는 그 마음 그대로, 안전하게 학생들의 이동을 지원하고 있습니다. 서비스의 종류가 많아진 만큼, 더 많은 열정적인 동료를 찾고 있습니다. [SWING 문화를 엿볼 수 있는 김형산 대표의 글 모음] [CEO 칼럼] 4년 차 스타트업 대표의 2025년 다짐: https://news.swingmobility.co/entry/%EC%96%B8%EB%A1%A0%EB%B3%B4%EB%8F%84-220113 내가 스타트업에 가도 될까? 스타트업 구직 가이드 1편 https://www.etoday.co.kr/news/view/2067208 내가 스타트업에 가도 될까? 스타트업 구직 가이드 2편 https://www.etoday.co.kr/news/view/2074921 IT 업계의 ‘젊은 꼰대’를 위한 변명 https://www.etoday.co.kr/news/view/2040247 [SWING의 업적을 볼수있는 최근 뉴스기사] 스윙의 2025년 = 사업 다각화의 해 : https://www.businesspost.co.kr/BP?command=article_view&num=389340 5년 연속 흑자 낸 ‘더스윙’, 85억 투자 유치 : https://www.newstof.com/news/articleView.html?idxno=28249 더스윙, 대중교통 모빌리티 통합 멤버십 ‘서울패스’ 출시: https://www.m-i.kr/news/articleView.html?idxno=1224783 더스윙, 서울 경찰청에 순찰용 전기자전거 공급 : https://www.seoulwire.com/news/articleView.html?idxno=651627 스윙, "옐로우버스" 인수 - 외연 확장 본격화: https://www.lcnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=93130 더스윙, 작년 매출 704억원…5년 연속 두자릿수 성장률: https://www.unicornfactory.co.kr/article/2025033117451987288 더스윙, 택시업계 최초 피크타임 배차 보너스 도입: https://www.popcornnews.net/news/articleView.html?idxno=73448 [SWING이 일하는 방법 미리보기: TECH 블로그] SWING이 피크타임 택시 배차성공률을 2배 높인 전략: https://www.theswing.tech/taxi-dispatch/ pnpm을 사용한 모노레포로 프론트엔드 생산성 늘리기: https://www.theswing.tech/monorepo-start-with-pnpm/