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VISION AI 스타트업, 한국딥러닝(KDL)
우리가 상상하고 꿈꾸는 AI의 시대로.
지금, 우리는 출발선에 다시 서 있습니다.
대한민국 최고의 시각지능을 만듭니다.
이제껏 우리는 자체 OCR 엔진인 DEEP OCR, 이미지를 분석하는 LVM 모델인 DEEP IMAGE, 2D 이미지를 3D로 변환하는 Recon 모델 DEEP 3D 등 다양한 자체 엔진을 개발해 왔습니다.
그중에서도 DEEP OCR은 우리의 메인 프로덕트로 자리 잡으며 지속적인 고도화를 거듭해 왔습니다. 단순한 문자 인식 기술을 넘어 다양한 환경과 조건에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 정밀한 데이터 학습과 최적화 과정을 거쳐왔으며, 실제 산업 현장에서 안정성과 성능을 인정받고 있습니다. 하지만 우리의 여정은 여기서 끝이 아닙니다.
우리는 OCR 기술을 더욱 발전시키는 것은 물론, DEEP IMAGE와 DEEP 3D를 비롯한 AI 기반의 다양한 솔루션을 한층 더 정교하게 다듬어 나갈 것입니다. 이를 통해 단순한 데이터 추출을 넘어, 복잡한 이미지 해석과 3D 변환을 자동화하여 더욱 직관적이고 혁신적인 사용자 경험을 제공하는 것이 우리의 목표입니다. 앞으로도 우리는 AI 비전 기술의 한계를 확장하고, 보다 정교하고 강력한 솔루션을 선보이기 위해 끊임없이 연구하고 도전할 것입니다.
KDL의 기술이 만들어낼 새로운 세상을 직접 구현하고 싶다면, KDL 팀에 합류해 주세요.
• 다양한 형태의 ETL/ELT 워크플로우 정의 및 자동화 도구를 활용한 파이프라인 구축
• 컨테이너 기반 환경(Docker, Kubernetes)에서 안정적이고 확장 가능한 데이터 처리 환경 마련
• 메타데이터 관리, 데이터 카탈로그/디스커버리 도입 등을 통한 데이터 접근성 및 품질 개선
• 데이터 파이프라인 성능 모니터링 및 최적화, 장애 대응 및 성능 개선 전략 수립
• REST API 등 표준화된 인터페이스를 활용한 상위 서비스 및 모델 팀과의 연동
• AI 엔지니어 등 다양한 이해관계자와 협업하여 요구사항 분석, 기술 스택 선정, 아키텍처 개선
• 데이터 처리 및 자동화 경험
• 대규모 데이터셋 전처리, 정규화, 데이터셋 버저닝, 품질 관리 경험
• 다양한 데이터 인프라(RDB, NoSQL, 검색/인덱싱 엔진 등)에 대한 이해 및 운영 경험
• CI/CD, DevOps 문화 및 컨테이너 기반 환경(Docker, Kubernetes)에 대한 이해
• 다른 팀(모델개발, 서비스개발, 비즈니스)과 협업하여 요구사항을 파악하고 솔루션을 도출하는 커뮤니케이션 능력
우리가 상상하고 꿈꾸는 AI의 시대로.
지금, 우리는 출발선에 다시 서 있습니다.
대한민국 최고의 시각지능을 만듭니다.
이제껏 우리는 자체 OCR 엔진인 DEEP OCR, 이미지를 분석하는 LVM 모델인 DEEP IMAGE, 2D 이미지를 3D로 변환하는 Recon 모델 DEEP 3D 등 다양한 자체 엔진을 개발해 왔습니다.
그중에서도 DEEP OCR은 우리의 메인 프로덕트로 자리 잡으며 지속적인 고도화를 거듭해 왔습니다. 단순한 문자 인식 기술을 넘어 다양한 환경과 조건에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 정밀한 데이터 학습과 최적화 과정을 거쳐왔으며, 실제 산업 현장에서 안정성과 성능을 인정받고 있습니다. 하지만 우리의 여정은 여기서 끝이 아닙니다.
우리는 OCR 기술을 더욱 발전시키는 것은 물론, DEEP IMAGE와 DEEP 3D를 비롯한 AI 기반의 다양한 솔루션을 한층 더 정교하게 다듬어 나갈 것입니다. 이를 통해 단순한 데이터 추출을 넘어, 복잡한 이미지 해석과 3D 변환을 자동화하여 더욱 직관적이고 혁신적인 사용자 경험을 제공하는 것이 우리의 목표입니다. 앞으로도 우리는 AI 비전 기술의 한계를 확장하고, 보다 정교하고 강력한 솔루션을 선보이기 위해 끊임없이 연구하고 도전할 것입니다.
KDL의 기술이 만들어낼 새로운 세상을 직접 구현하고 싶다면, KDL 팀에 합류해 주세요.
주요업무
• 온프레미스 및 클라우드 기반 대규모 비정형/정형 데이터 파이프라인 설계 및 구현• 다양한 형태의 ETL/ELT 워크플로우 정의 및 자동화 도구를 활용한 파이프라인 구축
• 컨테이너 기반 환경(Docker, Kubernetes)에서 안정적이고 확장 가능한 데이터 처리 환경 마련
• 메타데이터 관리, 데이터 카탈로그/디스커버리 도입 등을 통한 데이터 접근성 및 품질 개선
• 데이터 파이프라인 성능 모니터링 및 최적화, 장애 대응 및 성능 개선 전략 수립
• REST API 등 표준화된 인터페이스를 활용한 상위 서비스 및 모델 팀과의 연동
• AI 엔지니어 등 다양한 이해관계자와 협업하여 요구사항 분석, 기술 스택 선정, 아키텍처 개선
자격요건
• CS 기본 지식(Data Structure, Algorithm, OS 등)에 대한 탄탄한 이해• 데이터 처리 및 자동화 경험
• 대규모 데이터셋 전처리, 정규화, 데이터셋 버저닝, 품질 관리 경험
• 다양한 데이터 인프라(RDB, NoSQL, 검색/인덱싱 엔진 등)에 대한 이해 및 운영 경험
• CI/CD, DevOps 문화 및 컨테이너 기반 환경(Docker, Kubernetes)에 대한 이해
• 다른 팀(모델개발, 서비스개발, 비즈니스)과 협업하여 요구사항을 파악하고 솔루션을 도출하는 커뮤니케이션 능력
