포지션 상세
이 직무는 STRADVISION 서울 오피스에서 근무하는 포지션입니다.
[About STRADVISION]
We Empower Everything To Perceive Intelligently
STRADVISION은 위와 같은 미션을 가지고, AI기반의 카메라 인식기술로 모두에게 더 나은 삶을 만들어가고 있습니다. 우리가 만든 소프트웨어가 모든 것을 빈틈없이 정확하게 인식하여, 세상의 올바른 의미를 전달할 수 있도록 현재 전 세계 8개 오피스에서 300명 이상의 동료들과 Vision Perception AI 기술을 만들어가고 있습니다.
더 나은 세상을 만들기 위한 VISION AI 기술, STRADVISION의 의미 있는 도전을 함께 만들어갈 동료를 찾습니다.
[Our Story]
• STRADVISION 서울 오피스 구경하기 : https://buly.kr/Edu2Jdr
• STRADVISION 핵심 기술 알아보기 : https://buly.kr/74XS8bi
• STRADVISION 복지 알아보기 : https://buly.kr/BpFucdd
스트라드비젼 최신 소식 알아보기
• 특허·논문·인력 살펴보니…삼성전자·네이버·LG, 국내 'AI 경쟁력' 톱3 : https://buly.kr/1RFCkVp
• 스트라드비젼, 'SVDataFlow' 파이프라인 발표 '고도화·확장성 방점' : https://buly.kr/8Iwl0Kn
• 스트라드비젼, 상반기 SVNet '100만대' 공급…누적 400만대 돌파 : https://buly.kr/31U1ZrY
[Our Technology]
STRADVISION 기술 소개 : https://stradvision.com/dh/technology
• 2019년, STRADVISION은 전 세계 딥러닝 기술 기반 스타트업 중 최초로 유럽 ASPICE CL2 인증을 획득하였고, 2020년에는 AVT ACES 자율주행 차량 혁신상을 수상하였습니다.
• 또한, 글로벌 자율주행 기업들과 전문가들의 경연장인 AutoSens Award에서는 2년 연속(2021, 2022) ‘객체 인식 부문 최고상’(Gold Award Winner)을 수상하였습니다.
• 2022년 8월, 1076억 규모로 마무리된 시리즈C 펀딩에는 미국의 Aptiv와 독일의 ZF Group이 전략적 투자자로 참여하여 STRADVISION의 우수한 기술력이 전 세계로부터 인정받았습니다.
• Deep Neural Network 관련 미국 특허 167개를 보유하고 있는 STRADVISION은, 차별화된 기술력 확보를 위해 오늘도 연구 개발을 적극적으로 하고 있습니다.
• 2025년 상반기 SVNet 탑재 차량 글로벌 누적 400만 대를 돌파하며 경기 둔화·업계 경쟁 심화에도 성장세 지속하고 있습니다.
• 2025년, 국내 ‘AI 경쟁력’ 삼성전자/네이버/LG 등의 뒤를 이어 10위에 선정되었습니다.
STRADVISION의 ML/Data Platform Group은 자율주행 비젼 솔루션 개발을 위한 데이터 파이프라인과 플랫폼을 구축·운영합니다. 구체적으로는 다음과 같은 목표와 역할을 수행합니다:
• 데이터 중앙화 : 원천 데이터, 프레임, 데이터셋 등 다양한 형태의 데이터를 통합 저장·관리하고, 데이터 조회, 전처리, 샘플링, 라벨링 등 데이터 파이프라인 전 과정을 지원하기 위한 Data Centralization을 구현합니다.
• 데이터 가공 효율성 극대화 : 대규모 데이터의 효율적 수집, 전처리, 라벨링, 평가, 검증을 자동화하여 데이터 생산성과 품질을 높이고, 라벨링 비용을 절감합니다.
• DataOps 및 MLOps : 데이터 파이프라인 기반의 데이터 필터링, 모델 학습, 배포, 워크로드 관리 등 전 과정을 자동화하고, 클라우드 환경에서 DL 모델을 학습 배포할 수 있도록 지원합니다.
• AI/ML 기반 서비스 : Data Logging, Auto Labeling, Auto Evaluation & Validation, Workload Analysis등 AI/ML 기반의 다양한 자동화 솔루션 제공합니다.
• E2E 데이터 파이프라인: Autonomous Driving End-to-End 개발에 필요한 모든 데이터 파이프라인과 기반 기술을 개발합니다.
그 안에서 Data AI/ML Engineer는 데이터 중심의 AI 개발 환경에서 핵심 AI 기술을 개발 · 적용하고, 데이터 파이프라인 및 자동화 솔루션과의 연계를 통해 자율주행 및 AI 서비스의 데이터 생산성과 품질을 극대화하는 역할을 담당합니다.
• 데이터 중앙화 및 품질 향상 : 다양한 원천 데이터(카메라, LiDAR, CAN Data 등)의 통합 저장·관리에 필요한 AI 기반 데이터 정합성 검증, 품질 평가, 이상 탐지 알고리즘 개발을 수행합니다. 또한 라벨링 품질, ODD(Operational Design Domain) 태깅의 정확성 등을 자동으로 평가·검증하는 AI/ML 기반 품질 관리 솔루션 개발합니다.
• 데이터 가공 효율성 극대화 : Auto Labeling 및 Annotation 자동화 도구에 적용할 수 있는 Computer Vision/AI 모델 및 후처리 알고리즘을 개발하고 최적화하여 반복적 라벨링 작업을 자동화합니다. 또한 대규모 데이터의 전처리, 샘플링, 필터링을 위한 AI 기술을 개발합니다.
• DataOps 및 MLOps 자동화 : 데이터 수집부터 모델 학습, 평가, 배포까지 전 과정을 자동화하는 플랫폼 구축 및 운영에 필요한 AI 기반 자동화 모듈 개발합니다. 또한, Auto Evaluation & Validation 자동화 서비스에 적용할 수 있는 AI 기반 성능 평가, 이상 탐지, 데이터 분류/선별 알고리즘 개발 합니다.
• AI/ML 기반 서비스 고도화 : 데이터 수집·라벨링·가공 과정에서 발생하는 로그 데이터를 분석하여, 작업 효율성 및 생산성 향상을 위한 AI 기반 분석 및 인사이트 도출합니다. 데이터 검색, 추천, 메타데이터 오토태깅 등 데이터 활용성을 높이는 AI 서비스 개발합니다.
• E2E 데이터 파이프라인 및 신기술 적용 : Autonomous Driving End-to-End 개발에 필요한 데이터 파이프라인 내 AI/ML 기술 적용(예: 시뮬레이션 데이터 생성, Synthetic Data 활용, Close-loop 평가 등) 합니다. 최신 Computer Vision, Generative AI, 시뮬레이션 기반 데이터 생성 및 증강을 위한 신기술을 도입하고, 실제 데이터 파이프라인에 적용·검증 합니다.
[Key Responsibilities]
• 데이터 가공 효율성 극대화
• Auto Labeling 및 Annotation 자동화 도구에 적용할 수 있는 Computer Vision/AI 모델 개발 및 최적화하고 반복적 라벨링 작업을 자동화합니다.
• 대규모 데이터의 전처리, 샘플링, 필터링을 위한 AI 기반 자동화 파이프라인 개발합니다.
• E2E 데이터 파이프라인 및 신기술 적용
• Autonomous Driving End-to-End 개발에 필요한 데이터 파이프라인 내 AI/ML 기술 적용(예: 시뮬레이션 데이터 생성, Synthetic Data 활용, Close-loop 평가 등) 합니다.
• 최신 Computer Vision, Generative AI, 시뮬레이션 기반 데이터 생성 등 신기술을 도입하고, 실제 데이터 파이프라인에 적용·검증 합니다.
• 협업 및 커뮤니케이션
• 데이터 가공 전문가, DataOps/MLOps 플랫폼 개발자, 시나리오 엔지니어 등 다양한 팀 구성원들과 긴밀하게 협업하여 프로젝트 목표 달성에 기여합니다.
• 모델 및 데이터 파이프라인의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 개선 방안을 도출합니다.
• AI/ML 분야에서 최소 2년 이상 연구개발 경험이 있으신 분
• 3D vision 관련 도메인 프로젝트 경험이 있으신 분
• Multi-camera 혹은 Lidar 센서 데이터를 다뤄본 경험이 있으신 분
• Python 기반의 ML 프레임워크(Pytorch, Tensorflow 등)를 활용한 개발 경험이 있으신 분
• 최신 딥러닝 알고리즘에 대한 이해와 오픈소스를 활용한 문제 해결 능력을 보유하신 분
• 원활한 커뮤니케이션 및 문서화 역량을 갖추신 분
[About STRADVISION]
We Empower Everything To Perceive Intelligently
STRADVISION은 위와 같은 미션을 가지고, AI기반의 카메라 인식기술로 모두에게 더 나은 삶을 만들어가고 있습니다. 우리가 만든 소프트웨어가 모든 것을 빈틈없이 정확하게 인식하여, 세상의 올바른 의미를 전달할 수 있도록 현재 전 세계 8개 오피스에서 300명 이상의 동료들과 Vision Perception AI 기술을 만들어가고 있습니다.
더 나은 세상을 만들기 위한 VISION AI 기술, STRADVISION의 의미 있는 도전을 함께 만들어갈 동료를 찾습니다.
[Our Story]
• STRADVISION 서울 오피스 구경하기 : https://buly.kr/Edu2Jdr
• STRADVISION 핵심 기술 알아보기 : https://buly.kr/74XS8bi
• STRADVISION 복지 알아보기 : https://buly.kr/BpFucdd
스트라드비젼 최신 소식 알아보기
• 특허·논문·인력 살펴보니…삼성전자·네이버·LG, 국내 'AI 경쟁력' 톱3 : https://buly.kr/1RFCkVp
• 스트라드비젼, 'SVDataFlow' 파이프라인 발표 '고도화·확장성 방점' : https://buly.kr/8Iwl0Kn
• 스트라드비젼, 상반기 SVNet '100만대' 공급…누적 400만대 돌파 : https://buly.kr/31U1ZrY
[Our Technology]
STRADVISION 기술 소개 : https://stradvision.com/dh/technology
• 2019년, STRADVISION은 전 세계 딥러닝 기술 기반 스타트업 중 최초로 유럽 ASPICE CL2 인증을 획득하였고, 2020년에는 AVT ACES 자율주행 차량 혁신상을 수상하였습니다.
• 또한, 글로벌 자율주행 기업들과 전문가들의 경연장인 AutoSens Award에서는 2년 연속(2021, 2022) ‘객체 인식 부문 최고상’(Gold Award Winner)을 수상하였습니다.
• 2022년 8월, 1076억 규모로 마무리된 시리즈C 펀딩에는 미국의 Aptiv와 독일의 ZF Group이 전략적 투자자로 참여하여 STRADVISION의 우수한 기술력이 전 세계로부터 인정받았습니다.
• Deep Neural Network 관련 미국 특허 167개를 보유하고 있는 STRADVISION은, 차별화된 기술력 확보를 위해 오늘도 연구 개발을 적극적으로 하고 있습니다.
• 2025년 상반기 SVNet 탑재 차량 글로벌 누적 400만 대를 돌파하며 경기 둔화·업계 경쟁 심화에도 성장세 지속하고 있습니다.
• 2025년, 국내 ‘AI 경쟁력’ 삼성전자/네이버/LG 등의 뒤를 이어 10위에 선정되었습니다.
주요업무
[Mission of the Role]STRADVISION의 ML/Data Platform Group은 자율주행 비젼 솔루션 개발을 위한 데이터 파이프라인과 플랫폼을 구축·운영합니다. 구체적으로는 다음과 같은 목표와 역할을 수행합니다:
• 데이터 중앙화 : 원천 데이터, 프레임, 데이터셋 등 다양한 형태의 데이터를 통합 저장·관리하고, 데이터 조회, 전처리, 샘플링, 라벨링 등 데이터 파이프라인 전 과정을 지원하기 위한 Data Centralization을 구현합니다.
• 데이터 가공 효율성 극대화 : 대규모 데이터의 효율적 수집, 전처리, 라벨링, 평가, 검증을 자동화하여 데이터 생산성과 품질을 높이고, 라벨링 비용을 절감합니다.
• DataOps 및 MLOps : 데이터 파이프라인 기반의 데이터 필터링, 모델 학습, 배포, 워크로드 관리 등 전 과정을 자동화하고, 클라우드 환경에서 DL 모델을 학습 배포할 수 있도록 지원합니다.
• AI/ML 기반 서비스 : Data Logging, Auto Labeling, Auto Evaluation & Validation, Workload Analysis등 AI/ML 기반의 다양한 자동화 솔루션 제공합니다.
• E2E 데이터 파이프라인: Autonomous Driving End-to-End 개발에 필요한 모든 데이터 파이프라인과 기반 기술을 개발합니다.
그 안에서 Data AI/ML Engineer는 데이터 중심의 AI 개발 환경에서 핵심 AI 기술을 개발 · 적용하고, 데이터 파이프라인 및 자동화 솔루션과의 연계를 통해 자율주행 및 AI 서비스의 데이터 생산성과 품질을 극대화하는 역할을 담당합니다.
• 데이터 중앙화 및 품질 향상 : 다양한 원천 데이터(카메라, LiDAR, CAN Data 등)의 통합 저장·관리에 필요한 AI 기반 데이터 정합성 검증, 품질 평가, 이상 탐지 알고리즘 개발을 수행합니다. 또한 라벨링 품질, ODD(Operational Design Domain) 태깅의 정확성 등을 자동으로 평가·검증하는 AI/ML 기반 품질 관리 솔루션 개발합니다.
• 데이터 가공 효율성 극대화 : Auto Labeling 및 Annotation 자동화 도구에 적용할 수 있는 Computer Vision/AI 모델 및 후처리 알고리즘을 개발하고 최적화하여 반복적 라벨링 작업을 자동화합니다. 또한 대규모 데이터의 전처리, 샘플링, 필터링을 위한 AI 기술을 개발합니다.
• DataOps 및 MLOps 자동화 : 데이터 수집부터 모델 학습, 평가, 배포까지 전 과정을 자동화하는 플랫폼 구축 및 운영에 필요한 AI 기반 자동화 모듈 개발합니다. 또한, Auto Evaluation & Validation 자동화 서비스에 적용할 수 있는 AI 기반 성능 평가, 이상 탐지, 데이터 분류/선별 알고리즘 개발 합니다.
• AI/ML 기반 서비스 고도화 : 데이터 수집·라벨링·가공 과정에서 발생하는 로그 데이터를 분석하여, 작업 효율성 및 생산성 향상을 위한 AI 기반 분석 및 인사이트 도출합니다. 데이터 검색, 추천, 메타데이터 오토태깅 등 데이터 활용성을 높이는 AI 서비스 개발합니다.
• E2E 데이터 파이프라인 및 신기술 적용 : Autonomous Driving End-to-End 개발에 필요한 데이터 파이프라인 내 AI/ML 기술 적용(예: 시뮬레이션 데이터 생성, Synthetic Data 활용, Close-loop 평가 등) 합니다. 최신 Computer Vision, Generative AI, 시뮬레이션 기반 데이터 생성 및 증강을 위한 신기술을 도입하고, 실제 데이터 파이프라인에 적용·검증 합니다.
[Key Responsibilities]
• 데이터 가공 효율성 극대화
• Auto Labeling 및 Annotation 자동화 도구에 적용할 수 있는 Computer Vision/AI 모델 개발 및 최적화하고 반복적 라벨링 작업을 자동화합니다.
• 대규모 데이터의 전처리, 샘플링, 필터링을 위한 AI 기반 자동화 파이프라인 개발합니다.
• E2E 데이터 파이프라인 및 신기술 적용
• Autonomous Driving End-to-End 개발에 필요한 데이터 파이프라인 내 AI/ML 기술 적용(예: 시뮬레이션 데이터 생성, Synthetic Data 활용, Close-loop 평가 등) 합니다.
• 최신 Computer Vision, Generative AI, 시뮬레이션 기반 데이터 생성 등 신기술을 도입하고, 실제 데이터 파이프라인에 적용·검증 합니다.
• 협업 및 커뮤니케이션
• 데이터 가공 전문가, DataOps/MLOps 플랫폼 개발자, 시나리오 엔지니어 등 다양한 팀 구성원들과 긴밀하게 협업하여 프로젝트 목표 달성에 기여합니다.
• 모델 및 데이터 파이프라인의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 개선 방안을 도출합니다.
자격요건
[Basic Qualifications]• AI/ML 분야에서 최소 2년 이상 연구개발 경험이 있으신 분
• 3D vision 관련 도메인 프로젝트 경험이 있으신 분
• Multi-camera 혹은 Lidar 센서 데이터를 다뤄본 경험이 있으신 분
• Python 기반의 ML 프레임워크(Pytorch, Tensorflow 등)를 활용한 개발 경험이 있으신 분
• 최신 딥러닝 알고리즘에 대한 이해와 오픈소스를 활용한 문제 해결 능력을 보유하신 분
• 원활한 커뮤니케이션 및 문서화 역량을 갖추신 분
