포지션 상세
Cognex Deep Learning Lab은 기존 육안검사에 의존하던 제조업의 외관검사를 딥러닝 기술을 적용하여 자동화하는 솔루션(소프트웨어, 장비)을 제공하는 Global No.1 연구 개발 그룹입니다. 기존에도 자동화 검사장비는 적용되어 왔지만, 정확도의 한계로 사람이 다시 검사해야 하는 어렵고 복잡한 검사문제를 해결할 수 있다는 점이 저희의 차별성입니다. 시장의 수요도 명확하고, 제조업 전 분야가 전방시장이기 때문에 시장성도 높을 것으로 보고 있습니다. 수아랩이라는 이름으로 2013년 창업하여 2019년 10월, 머신비전 분야 Global Leader인 Cognex Corporation의 일원이 되었습니다.
(e.g. Convolutional neural network 등)
• Deep Learning 방법론에 대한 데모 프로그램 제작 및 제품화 코드 작성
(Python / C++)
• 다양한 종류의 제조업 이미지 데이터에 대한 탐색, 분석 및 전처리 모듈 구현
• 최신 Deep Learning 논문 리뷰 및 내/외부 기술 세미나 참여
• Deep Learning 과제 또는 프로젝트 수행 경험
• PyTorch, TensorFlow 등 주요 Deep Learning 프레임워크 사용 능력
[전형절차]
• 서류심사 ＞ 전화면접 ＞ 1차 기술면접 ＞ 프로젝트 과제(7일 내외) ＞ 2차 기술면접 ＞ 최종 합격
[서류제출]
• 필수 1. 이력서(자유 서식): 학력, 경력 및 보유 스킬 중심
• 필수 2. 포트폴리오(자유 서식): Deep Learning 연구 유관 과제 또는 프로젝트 중심
*각 과제/프로젝트 별 필수 서술 항목: 문제 정의, 데이터셋, 실험 방법론, 실험 결과 분석 등
주요업무
• 제조업의 자동 외관 검사(Automatic Visual Inspection) 문제 해결을 위한 Deep Learning 방법론 탐색, 구현, 실험 수행 및 결과 분석(e.g. Convolutional neural network 등)
• Deep Learning 방법론에 대한 데모 프로그램 제작 및 제품화 코드 작성
(Python / C++)
• 다양한 종류의 제조업 이미지 데이터에 대한 탐색, 분석 및 전처리 모듈 구현
• 최신 Deep Learning 논문 리뷰 및 내/외부 기술 세미나 참여
자격요건
[필수조건]• Deep Learning 과제 또는 프로젝트 수행 경험
• PyTorch, TensorFlow 등 주요 Deep Learning 프레임워크 사용 능력
[전형절차]
• 서류심사 ＞ 전화면접 ＞ 1차 기술면접 ＞ 프로젝트 과제(7일 내외) ＞ 2차 기술면접 ＞ 최종 합격
[서류제출]
• 필수 1. 이력서(자유 서식): 학력, 경력 및 보유 스킬 중심
• 필수 2. 포트폴리오(자유 서식): Deep Learning 연구 유관 과제 또는 프로젝트 중심
*각 과제/프로젝트 별 필수 서술 항목: 문제 정의, 데이터셋, 실험 방법론, 실험 결과 분석 등
