AI Vision Engineer-Computer Vision

About the role

원시적인 형태로 수행되는 도로 포장 유지보수를 AI·로보틱스로 혁신하는 스타트업입니다.
한국인 최초 F1 그랑프리 엔지니어 김남호 박사와 카이스트 이진우 교수를 중심으로, 서울대·고려대 출신 인재들이 모여 세계 최초 무인 도로 보수 솔루션을 개발하고 있습니다.
핵심 기술은 고도화된 AI Vision, 도로 생애주기 의사결정, 실시간 AI 로봇 제어이며, YOLO·RT-DETR 기반 도로 위 객체탐지 모델 개발부터 TensorRT 최적화까지 개발을 합니다.
현재 여러 지자체와 시스템 도입 논의 및 카카오모빌리티와 PoC 사업을 진행 중입니다.
• 누적투자: 10억 + 정부 R&D 등 개발 재원 15억 확보
실제 현장에 적용되는 AI를 함께 만듭니다
당사는 도로 유지관리 및 현장 자동화를 위한 AI 기반 비전 시스템을 개발하고 있습니다.
연구용 모델이 아니라, 실제 서비스와 장비에 적용되는 객체 탐지 AI를 설계·개선·배포하는 전 과정을 경험할 수 있습니다.
모델 학습부터 성능 개선, 추론 최적화, 서비스 연동까지 End-to-End로 AI를 구현하고 싶은 분을 찾습니다.

What you'll do

컴퓨터 비전 / 객체 탐지 모델 개발
• YOLO 계열 및 Transformer 기반 객체 탐지 모델 설계, 학습, 평가
• 데이터셋 구축 및 품질 관리 (어노테이션 검수, 데이터 증강, 클래스 밸런싱)
• 모델 성능 분석 및 개선 (mAP, Precision/Recall 기반)
• 모델 아키텍처 개선 및 실험 설계 (Backbone/Neck/Head, Feature 활용 등)
• 추론 최적화 및 프로덕션 환경 배포 (ONNX, TensorRT)

AI 서비스 개발 및 협업
• 백엔드 개발자와 협업하여 AI 모델 서비스 연동
• 실험 결과 문서화 및 기술 보고서 작성
• 최신 AI 논문 및 기술 동향 리서치 및 적용

Requirements

• Python 및 PyTorch 기반 딥러닝 모델 개발 경험
• 컴퓨터 비전 또는 객체 탐지(Object Detection) 프로젝트 경험
• YOLO 등 객체 탐지 프레임워크 활용 경험
• 모델 성능 개선 및 실험 설계 경험
• 관련 분야 학사 이상 또는 이에 준하는 실무 경험

＜스킬＞

• 언어 : Python
• 프레임워크 : PyTorch, Ultralytics, Hugging Face, OpenCV
• 객체 탐지 : YOLOv8/YOLO11, RT-DETR/RF-DETR

Preferred qualifications

• Transformer 기반 Detection 모델(DETR 계열) 경험
• 모델 아키텍처 개선 경험
(Backbone/Neck/Head, Multi-scale feature, Attention module 등)
• 추론 최적화 경험
(TensorRT, ONNX Runtime, Quantization)
• Multi-GPU / 분산 학습 경험 (DDP, DeepSpeed 등)

Benefits

• 최신 맥북 프로 지원
• 개인 장비 구매 비용 40만원 지원
• 점심 식대 별도 제공
• 교육 및 자기개발비 지원
• 선택적 근로시간제

Hiring process

• 서류전형 ＞ 면접전형 ＞ 입사일 협의 ＞ 최종합격