포지션 상세
딥파인(DEEP.FINE)은 AI와 스마트글래스를 결합하여 산업 현장의 물리적 한계를 극복하고 실행력을 혁신하는 공간 컴퓨팅 전문 기업입니다.
현재 Vision AI, XR, 공간 인식 기술을 융합하여, 복잡한 설비 환경과 대규모 물류 현장에서 발생하는 고질적인 비효율을 해결하는 산업 특화 솔루션을 제공합니다.
현장을 이해하는 지능형 AI:
스마트글래스를 통해 작업자의 시야를 실시간으로 인식합니다.
설비 상태, 부품 정보, 바코드, 문서 데이터를 분석하여 작업 가이드부터 검증, 기록까지 전 과정을 자동화합니다.
이를 통해 작업자의 숙련도 편차를 제거하고, 정확도와 작업 속도를 동시에 비약적으로 향상시킵니다.
2026 전략적 타겟 MRO & 물류:
2026년 현재, 딥파인은 MRO(유지·보수·정비)와 물류 산업을 핵심 타겟으로 사업을 고도화하고 있습니다.
정비와 점검, 조립은 물론 피킹·패킹·검수·배송에 이르는 모든 업무를 `핸즈프리(Hands-free)` 환경으로 전환하여, 인력 의존도가 높은 산업 구조 속에서 생산성과 안전성을 동시에 확보하고 있습니다.
산업용 디지털 인프라의 표준:
딥파인은 단순한 솔루션 제공을 넘어 현실 공간을 `디지털 자산`으로 전환합니다
현실 위에 AI 로직을 결합한 확장 가능한 디지털 인프라를 구축하며, 현장에서 즉시 작동하는 AI로 산업의 일하는 방식을 새롭게 정의하고 있습니다.
포지션 소개
VPS / 공간정합 시니어 엔지니어는 딥파인의 핵심 공간컴퓨팅 기술을 설계하고 고도화하는 핵심 포지션입니다.
이 역할은 단순히 알고리즘을 구현하는 데 그치지 않고,
산업 현장의 복잡한 환경에서 동작하는 위치 추정 및 공간정합 기술을 개발하고
제품팀 및 엔지니어링 조직과 협업하여 실제 서비스/제품에 적용 가능하도록 안정화하며
다양한 센서, 디바이스, 맵 데이터, 현장 조건을 고려한 현실적인 기술 의사결정을 리드하고
장기적으로 딥파인의 공간 인식 기술 스택을 강화하는 역할입니다.
Visual localization, pose estimation, tracking 관련 알고리즘 개발
2) 현장 성능 최적화:
모바일/글래스 환경의 연산량과 latency를 고려한 최적화
3) 맵 관리 기술 고도화:
Visual map 생성 및 관리 구조 개선, mapping-localization 파이프라인 설계
4) 제품 적용:
VPS 기능을 제품 플로우에 통합하고 성능 평가 체계(benchmark) 정립
5) 기술 리딩 및 연구개발 방향 설정:
VPS 기술 스택의 중장기 방향성을 수립하고 , 최신 동향 반영 및 팀 멘토링과 실험·평가 체계 고도화를 주도
C++ 기반의 성능 중심 알고리즘 개발 경험
실제 환경 데이터 기반으로 알고리즘 성능을 개선하고 문제를 디버깅한 경험
현재 Vision AI, XR, 공간 인식 기술을 융합하여, 복잡한 설비 환경과 대규모 물류 현장에서 발생하는 고질적인 비효율을 해결하는 산업 특화 솔루션을 제공합니다.
현장을 이해하는 지능형 AI:
스마트글래스를 통해 작업자의 시야를 실시간으로 인식합니다.
설비 상태, 부품 정보, 바코드, 문서 데이터를 분석하여 작업 가이드부터 검증, 기록까지 전 과정을 자동화합니다.
이를 통해 작업자의 숙련도 편차를 제거하고, 정확도와 작업 속도를 동시에 비약적으로 향상시킵니다.
2026 전략적 타겟 MRO & 물류:
2026년 현재, 딥파인은 MRO(유지·보수·정비)와 물류 산업을 핵심 타겟으로 사업을 고도화하고 있습니다.
정비와 점검, 조립은 물론 피킹·패킹·검수·배송에 이르는 모든 업무를 `핸즈프리(Hands-free)` 환경으로 전환하여, 인력 의존도가 높은 산업 구조 속에서 생산성과 안전성을 동시에 확보하고 있습니다.
산업용 디지털 인프라의 표준:
딥파인은 단순한 솔루션 제공을 넘어 현실 공간을 `디지털 자산`으로 전환합니다
현실 위에 AI 로직을 결합한 확장 가능한 디지털 인프라를 구축하며, 현장에서 즉시 작동하는 AI로 산업의 일하는 방식을 새롭게 정의하고 있습니다.
포지션 소개
VPS / 공간정합 시니어 엔지니어는 딥파인의 핵심 공간컴퓨팅 기술을 설계하고 고도화하는 핵심 포지션입니다.
이 역할은 단순히 알고리즘을 구현하는 데 그치지 않고,
산업 현장의 복잡한 환경에서 동작하는 위치 추정 및 공간정합 기술을 개발하고
제품팀 및 엔지니어링 조직과 협업하여 실제 서비스/제품에 적용 가능하도록 안정화하며
다양한 센서, 디바이스, 맵 데이터, 현장 조건을 고려한 현실적인 기술 의사결정을 리드하고
장기적으로 딥파인의 공간 인식 기술 스택을 강화하는 역할입니다.
주요업무
1) 코어 알고리즘 개발:Visual localization, pose estimation, tracking 관련 알고리즘 개발
2) 현장 성능 최적화:
모바일/글래스 환경의 연산량과 latency를 고려한 최적화
3) 맵 관리 기술 고도화:
Visual map 생성 및 관리 구조 개선, mapping-localization 파이프라인 설계
4) 제품 적용:
VPS 기능을 제품 플로우에 통합하고 성능 평가 체계(benchmark) 정립
5) 기술 리딩 및 연구개발 방향 설정:
VPS 기술 스택의 중장기 방향성을 수립하고 , 최신 동향 반영 및 팀 멘토링과 실험·평가 체계 고도화를 주도
자격요건
Computer Vision, Robotics, SLAM 관련 경력 5년 이상C++ 기반의 성능 중심 알고리즘 개발 경험
실제 환경 데이터 기반으로 알고리즘 성능을 개선하고 문제를 디버깅한 경험
