포지션 상세
로보로드는 여전히 원시적인 형태로 수행되는 도로 포장 유지 보수를 AI-로보틱스 기술을 활용해 혁신하기 위해 새로이 설립된 기업입니다. 수년간의 연구를 통해 시장에 혁신을 불러일으킬 수 있는 소프트웨어 시스템 설계를 완료하였으며, 창업 초기임에도 불구하고 B2G 사업의 주 고객이 될 여러 지자체와 시스템 도입을 위한 논의를 진행 중입니다.
한국인 최초 F1 그랑프리 엔지니어인 김남호 박사와 카이스트 건설환경공학과 이진우 교수를 중심으로 서울대, 고려대 출신 인재들이 합류해 로봇과 소프트웨어 개발을 진행 중입니다. 로보로드의 핵심 기술은 고도화된 AI Vision 기술과 도로 포장 유지 관리를 위한 생애주기 의사결정 기술, 로봇의 움직임을 실시간으로 제어하는 AI 로봇 제어 기술입니다. 우리는 이들 기술의 융합을 통해 세계 최초 무인 도로 포장 유지 보수 솔루션을 만들고 있습니다.
한국 최고 수준의 구성원들이 한 마음으로 최선을 다하고 있습니다. 우리와 함께 세계에서 가장 독창적인 기술 스타트업의 미래를 만들어갈 내실 있는 인재를 찾고 있습니다.
- YOLO 계열(YOLOv8, YOLO11 등) 및 Transformer 기반 객체 탐지 모델(RT-DETR, RF-DETR 등) 설계, 학습, 평가
- 데이터셋 구축 및 품질 관리: 어노테이션 파이프라인 설계, 클래스 불균형 대응, 데이터 증강(Augmentation) 전략 수립
- Multi-scale feature map(P2~P5) 활용, Attention 모듈(CBAM, SimAM 등) 통합 등 모델 아키텍처 개선 및 Ablation Study 수행
- 모델 성능 분석: mAP, Precision/Recall, loss 컴포넌트(box, cls, dfl) 단위의 정밀 분석 및 개선 방향 도출
- 추론 최적화(TensorRT, ONNX) 및 프로덕션 환경 모델 배포
ㆍ전반적인 AI/ML
- 최신 논문 및 기술 동향 리서치, 팀 내 기술 공유
- 백엔드 개발자와 협업하여 End-to-End 서비스 통합
- 실험 설계 및 결과 문서화, 기술 보고서 작성
• Python 숙련자, PyTorch 기반 딥러닝 모델 개발 경험
• 객체 탐지 프레임워크(YOLO, DETR 계열 등) 활용 경험
• 모델 아키텍처에 대한 이해 (backbone, neck, detection head 구조 및 개선 경험)
• 컴퓨터공학, AI, 데이터사이언스 또는 관련 분야 학사 이상
＜스킬＞
• 언어 : Python
• 프레임워크 : PyTorch, Ultralytics, Hugging Face, OpenCV
• 객체 탐지 : YOLOv8/YOLO11, RT-DETR/RF-DETR
• 추론 최적화 : TensorRT, ONNX
• MLOps (우대) : AWS SageMaker
한국인 최초 F1 그랑프리 엔지니어인 김남호 박사와 카이스트 건설환경공학과 이진우 교수를 중심으로 서울대, 고려대 출신 인재들이 합류해 로봇과 소프트웨어 개발을 진행 중입니다. 로보로드의 핵심 기술은 고도화된 AI Vision 기술과 도로 포장 유지 관리를 위한 생애주기 의사결정 기술, 로봇의 움직임을 실시간으로 제어하는 AI 로봇 제어 기술입니다. 우리는 이들 기술의 융합을 통해 세계 최초 무인 도로 포장 유지 보수 솔루션을 만들고 있습니다.
한국 최고 수준의 구성원들이 한 마음으로 최선을 다하고 있습니다. 우리와 함께 세계에서 가장 독창적인 기술 스타트업의 미래를 만들어갈 내실 있는 인재를 찾고 있습니다.
주요업무
ㆍ컴퓨터 비전 / 객체 탐지- YOLO 계열(YOLOv8, YOLO11 등) 및 Transformer 기반 객체 탐지 모델(RT-DETR, RF-DETR 등) 설계, 학습, 평가
- 데이터셋 구축 및 품질 관리: 어노테이션 파이프라인 설계, 클래스 불균형 대응, 데이터 증강(Augmentation) 전략 수립
- Multi-scale feature map(P2~P5) 활용, Attention 모듈(CBAM, SimAM 등) 통합 등 모델 아키텍처 개선 및 Ablation Study 수행
- 모델 성능 분석: mAP, Precision/Recall, loss 컴포넌트(box, cls, dfl) 단위의 정밀 분석 및 개선 방향 도출
- 추론 최적화(TensorRT, ONNX) 및 프로덕션 환경 모델 배포
ㆍ전반적인 AI/ML
- 최신 논문 및 기술 동향 리서치, 팀 내 기술 공유
- 백엔드 개발자와 협업하여 End-to-End 서비스 통합
- 실험 설계 및 결과 문서화, 기술 보고서 작성
자격요건
• AI/ML 컴퓨터 비전 프로젝트 관련 실무 경력 3년 이상• Python 숙련자, PyTorch 기반 딥러닝 모델 개발 경험
• 객체 탐지 프레임워크(YOLO, DETR 계열 등) 활용 경험
• 모델 아키텍처에 대한 이해 (backbone, neck, detection head 구조 및 개선 경험)
• 컴퓨터공학, AI, 데이터사이언스 또는 관련 분야 학사 이상
＜스킬＞
• 언어 : Python
• 프레임워크 : PyTorch, Ultralytics, Hugging Face, OpenCV
• 객체 탐지 : YOLOv8/YOLO11, RT-DETR/RF-DETR
• 추론 최적화 : TensorRT, ONNX
• MLOps (우대) : AWS SageMaker
