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“문자를 읽는 기술에서 문명을 해석하는 Document AI 기술로”
‘문서를 읽는다’는 것은 단순한 글자 인식이 아닌, 세상을 이해하고자 하는 의지입니다. KDL은 컴퓨터에게 읽기를 가르치는 일, 곧 인공지능에게 세상을 이해하는 눈을 부여하는 일에 도전하고 있습니다.
그래서 우리는 단순한 문서 자동화가 아니라, 문명 자동화를 꿈꿉니다. 세상의 모든 시스템은 텍스트로 구성되며, 그 텍스트를 AI가 사람처럼 맥락을 파악하고 판단할 수 있다면 전 세계의 지식과 절차, 행정을 다시 설계할 수 있습니다.
KDL은 이 관점에서 Document AI를 개발합니다. 단순히 글자를 추출하는 OCR이 아닌, 문서 전체를 의미 단위로 해석하고 시각적 배치와 문맥, 사용자의 의도를 이해하는 기술입니다. 우리가 만든 이 AI는 단순히 문서를 읽기 위한 것이 아닙니다. 산업의 업무 구조 전체를 다시 쓰기 위한 첫 언어입니다.
사람이 손으로 읽고 판단하던 문명 위에, 이제 AI가 들어옵니다. 우리는 그 흔하디흔한 OCR에서 출발했지만, 지금은 다음 문명을 작동시킬 첫 번째 문법을 만들고 있습니다. KDL은 지금, 세상의 문명을 읽는 방식을 다시 설계하고 있습니다.
【KDL만의 독보적인 경쟁력 5가지】
· 150억 수요를 만든 ‘DEEP OCR+’, 실전에서 증명된 기술력
· 비정형 문서까지 이해하는 Vision LLM 기반 AI
· GPU 개인 배정, 개발자 중심의 몰입 환경
· 엔비디아 등 국내를 넘어선 글로벌 탑클래스 파트너십
· 퍼포먼스 마케팅 없이도 자생 가능한 사업 구조
【KDL이 일하는 방식】
· 일 = 몰입 = 즐거움
· 이기적 이타주의
· 모두가 기술을 이해하는 조직
· 치열한 논리적 사고
· 자유로운 소통과 투명한 공유
【KDL에서 얻는 다섯 가지 기회】
· 클린 코드와 코드 리뷰, 공유 중심의 개발 문화 속에서 함께 성장하는 기회
· 단순 기능이 아닌, 시장과 산업의 시스템을 바꾸는 개발에 참여할 수 있는 기회
· AI 기술을 이해하는 기획자·디자이너·동료들과 깊이 있게 협업하는 기회
· 비정형 문서와 VLM·OCR 같은 고난도 기술 문제에 도전하는 기회
· 실제 고객과 시장을 기반으로 실전에서 배우고 성장하는 기회
강남의 펜트하우스를 살 수 있는 돈이 아니라, 강남을 만들 수 있는 조 단위의 돈. 그리고 그것을 가능하게 하는 엄청난 자본! 이것이 바로 우리가 원하는 것입니다. 그 자본이 제대로 향할 방향을 알고 있는 팀, KDL이 그 길을 열고 있습니다. 지금, 그 여정에 함께할 당신을 기다립니다.
https://koreadeep.com/
_______________________________
#이런 문제를 풀고 있습니다
• 이미지나 영상에서 복잡한 객체를 다양한 환경에서 정확히 검출·분류해야 하는 문제
• 실제 서비스에서 발생하는 Latency–Accuracy Trade-off 문제
• 학습 데이터가 부족하거나 편향된 상황에서의 일반화 성능 확보 문제
• 논문 속 SOTA 모델을 실제 서비스에 적용하는 과정에서의 도메인 적합성 문제
#이런 분과 함께하고 싶습니다
• 다양한 Computer Vision 과제를 빠르게 분석하고 논리적 사고로 최적의 해결책을 제시할 수 있는 분
• SOTA Vision 모델을 탐구하여 새로운 모델 구조나 알고리즘을 실험하고 실제 서비스에 적용해 본 분
• 지속적인 지식 습득에 열정적이며, 구체적 성과(정량 지표 개선·제품 기능 고도화 등)를 만드는 데 동기부여가 확실한 분
• 경량화, 멀티스케일 인퍼런스, 딥러닝–전통 CV 기법 결합 등 다양한 접근으로 실시간성과 정확도에 대한 고려가 가능하신 분
• 팀 내에서 지식·노하우를 공유하고, 함께 성장하는 긍정적 문화 형성에 관심이 있는 분
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• Data-centric 관점에서의 증강·필터링, Self-supervised 학습, Synthetic Data 활용 등 다양한 데이터 전략 리서치 및 개발
• Latency·메모리 최적화를 위한 ONNX·TensorRT·Quantization 적용
• 모델 개발 과정에서 발생하는 에러·성능 이슈를 분석·디버깅하고, 알고리즘·하이퍼파라미터 개선 방안 제안
• Docker, FastAPI 기반 모델 추론 서버 배포, 정량 지표(mAP·IoU·FPS 등)로 성능 모니터링
• 제품 연동을 위한 모듈형 API 및 샘플 Demo 제공, 고객사 요청을 반영한 기능 고도화
• PyTorch 기반 Vision 분야 중 1 개 이상 Task 학습·추론 파이프라인 구축 경험
• 자료구조·알고리즘·선형대수·확률통계 등 기초 지식 보유
• 정량 지표 분석 및 실험 자동화 스크립트 작성 경험
• Git 기반 협업 및 Docker 기본 사용 경험
‘문서를 읽는다’는 것은 단순한 글자 인식이 아닌, 세상을 이해하고자 하는 의지입니다. KDL은 컴퓨터에게 읽기를 가르치는 일, 곧 인공지능에게 세상을 이해하는 눈을 부여하는 일에 도전하고 있습니다.
그래서 우리는 단순한 문서 자동화가 아니라, 문명 자동화를 꿈꿉니다. 세상의 모든 시스템은 텍스트로 구성되며, 그 텍스트를 AI가 사람처럼 맥락을 파악하고 판단할 수 있다면 전 세계의 지식과 절차, 행정을 다시 설계할 수 있습니다.
KDL은 이 관점에서 Document AI를 개발합니다. 단순히 글자를 추출하는 OCR이 아닌, 문서 전체를 의미 단위로 해석하고 시각적 배치와 문맥, 사용자의 의도를 이해하는 기술입니다. 우리가 만든 이 AI는 단순히 문서를 읽기 위한 것이 아닙니다. 산업의 업무 구조 전체를 다시 쓰기 위한 첫 언어입니다.
사람이 손으로 읽고 판단하던 문명 위에, 이제 AI가 들어옵니다. 우리는 그 흔하디흔한 OCR에서 출발했지만, 지금은 다음 문명을 작동시킬 첫 번째 문법을 만들고 있습니다. KDL은 지금, 세상의 문명을 읽는 방식을 다시 설계하고 있습니다.
【KDL만의 독보적인 경쟁력 5가지】
· 150억 수요를 만든 ‘DEEP OCR+’, 실전에서 증명된 기술력
· 비정형 문서까지 이해하는 Vision LLM 기반 AI
· GPU 개인 배정, 개발자 중심의 몰입 환경
· 엔비디아 등 국내를 넘어선 글로벌 탑클래스 파트너십
· 퍼포먼스 마케팅 없이도 자생 가능한 사업 구조
【KDL이 일하는 방식】
· 일 = 몰입 = 즐거움
· 이기적 이타주의
· 모두가 기술을 이해하는 조직
· 치열한 논리적 사고
· 자유로운 소통과 투명한 공유
【KDL에서 얻는 다섯 가지 기회】
· 클린 코드와 코드 리뷰, 공유 중심의 개발 문화 속에서 함께 성장하는 기회
· 단순 기능이 아닌, 시장과 산업의 시스템을 바꾸는 개발에 참여할 수 있는 기회
· AI 기술을 이해하는 기획자·디자이너·동료들과 깊이 있게 협업하는 기회
· 비정형 문서와 VLM·OCR 같은 고난도 기술 문제에 도전하는 기회
· 실제 고객과 시장을 기반으로 실전에서 배우고 성장하는 기회
강남의 펜트하우스를 살 수 있는 돈이 아니라, 강남을 만들 수 있는 조 단위의 돈. 그리고 그것을 가능하게 하는 엄청난 자본! 이것이 바로 우리가 원하는 것입니다. 그 자본이 제대로 향할 방향을 알고 있는 팀, KDL이 그 길을 열고 있습니다. 지금, 그 여정에 함께할 당신을 기다립니다.
https://koreadeep.com/
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#이런 문제를 풀고 있습니다
• 이미지나 영상에서 복잡한 객체를 다양한 환경에서 정확히 검출·분류해야 하는 문제
• 실제 서비스에서 발생하는 Latency–Accuracy Trade-off 문제
• 학습 데이터가 부족하거나 편향된 상황에서의 일반화 성능 확보 문제
• 논문 속 SOTA 모델을 실제 서비스에 적용하는 과정에서의 도메인 적합성 문제
#이런 분과 함께하고 싶습니다
• 다양한 Computer Vision 과제를 빠르게 분석하고 논리적 사고로 최적의 해결책을 제시할 수 있는 분
• SOTA Vision 모델을 탐구하여 새로운 모델 구조나 알고리즘을 실험하고 실제 서비스에 적용해 본 분
• 지속적인 지식 습득에 열정적이며, 구체적 성과(정량 지표 개선·제품 기능 고도화 등)를 만드는 데 동기부여가 확실한 분
• 경량화, 멀티스케일 인퍼런스, 딥러닝–전통 CV 기법 결합 등 다양한 접근으로 실시간성과 정확도에 대한 고려가 가능하신 분
• 팀 내에서 지식·노하우를 공유하고, 함께 성장하는 긍정적 문화 형성에 관심이 있는 분
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주요업무
• 최신 Vision AI 연구 동향 파악 후 검증(PoC) 배포 및 Custom Backbone/Head 설계• Data-centric 관점에서의 증강·필터링, Self-supervised 학습, Synthetic Data 활용 등 다양한 데이터 전략 리서치 및 개발
• Latency·메모리 최적화를 위한 ONNX·TensorRT·Quantization 적용
• 모델 개발 과정에서 발생하는 에러·성능 이슈를 분석·디버깅하고, 알고리즘·하이퍼파라미터 개선 방안 제안
• Docker, FastAPI 기반 모델 추론 서버 배포, 정량 지표(mAP·IoU·FPS 등)로 성능 모니터링
• 제품 연동을 위한 모듈형 API 및 샘플 Demo 제공, 고객사 요청을 반영한 기능 고도화
자격요건
• Computer Vision 모델 개발 1 년 이상 실무 경험• PyTorch 기반 Vision 분야 중 1 개 이상 Task 학습·추론 파이프라인 구축 경험
• 자료구조·알고리즘·선형대수·확률통계 등 기초 지식 보유
• 정량 지표 분석 및 실험 자동화 스크립트 작성 경험
• Git 기반 협업 및 Docker 기본 사용 경험
