AI 엔지니어 (정규직 전환형) (신입·인턴·박사+)

• 자율주행 시스템 핵심 기술에 대한 설계, 구현, 검증까지 End-to-End 수행
• 실차 데이터 기반 알고리즘/모델 설계 및 검증
• 시뮬레이션 및 실도로 실험을 통한 성능 분석 및 개선
• 연구 결과를 실제 시스템에 적용 가능한 형태로 구현
• 실제 프로덕션 팀과의 긴밀한 협업을 통한 문제 해결
• [Computer Vision] 자율주행 관련 3D perception model 개발 및 학습 데이터 / GT 분석
• [Computer Vision] 실차 주행 로그 기반 perception failure 분석 및 개선 방향 도출
• [Computer Vision] Representation learning을 위한 self-supervised learning 기반의 pre-training pipeline 개발
• [Computer Vision] 효율적인 3D vision을 위한 architecture 개선
• [Physical AI] Imitation Learning, Reinforcement Learning, Generative AI 등을 활용한 자율주행 E2E Planning Model 개발 및 실험
• [Physical AI] 3D 환경 재구성 및 물리 기반 모델링을 활용한 Closed-loop Simulation 환경 및 학습·평가 파이프라인 개발
• [Physical AI] E2E Planner와 Simulation 및 실제 차량 시스템 간의 연동 기능 개발
• [Physical AI] Simulation과 실제 차량 환경에서 시나리오 및 평가 지표를 기반으로 모델 성능을 검증하고 실패 사례 분석
• [AI Infrastructure] 자율주행 및 ADAS 시스템을 위한 미들웨어 및 시스템 소프트웨어 설계·개발
• [AI Infrastructure] Linux 기반 환경에서 차량 소프트웨어 통합 및 디버깅·테스트 지원
• [AI Infrastructure] 시뮬레이션, 자동화 스크립트 등 개발·검증 환경 구축 및 고도화
• [Driving VLM/VLA] Driving scene captioning, QA, event understanding, data mining 모델 개발
• [Driving VLM/VLA] 대규모 multimodal 모델 학습, 평가, ablation, benchmark 설계
• [Driving VLM/VLA] VLM을 활용한 auto-labeling, retrieval, dataset curation, evaluation pipeline 구축