포지션 상세
첨단 로보틱스 및 모빌리티 기술로 디지털 농업의 미래를 개척하는 조직, 아그모(AGMO)입니다.
• AGMO는 트랙터, 이앙기, 방제기 등 다양한 농기계에 범용적으로 적용 가능한 무인화 자율주행 솔루션을 개발합니다.
• 특히, 제한된 자원을 가진 임베디드 환경에서도 국제 안전 표준에 부합하도록 개발합니다.
• 농업 환경에서 효율적이며 안전하게 동작하는 인지 지능 시스템을 구현하며 농업 서비스 시장의 기술을 선도하고 있습니다.
• 뛰어난 동료들과 함께 농업의 혁신을 이끌어갈 AI/Computer Vision 개발자분을 기다립니다.
• 환경 및 장애물 인지 AI 모델 개발: 카메라와 4D 레이더 등 이종 센서 데이터를 융합하여 주행 환경의 장애물을 인지하고 보호하는 시스템을 개발합니다.
• 로봇 제어 시스템 연동 및 데이터 검증: AI 인지 결과를 제어/안전 시스템에 연동하여 감속·정지 등 자율주행 제어 파이프라인을 구축합니다.
• AI 데이터 라이프사이클 관리: 자율주행 환경의 데이터 수집, 정제, 학습부터 임베디드 기기 배포까지 머신러닝 파이프라인 전 과정을 운영합니다.
• 극한 환경 대응 로직 고도화: 흙먼지, 분진, 역광 등 농업 특유의 한계 영역에서도 딥러닝 모델이 강건하게 동작하도록 모델과 데이터를 고도화합니다.
• 학력 : 로봇공학, 메카트로닉스, 전자공학, 컴퓨터공학, 바이오 시스템공학 등 관련 전공자 또는 그에 준하는 지식을 보유하신 분
• C/C++ 기반의 임베디드 시스템(Embedded Linux, RTOS 등) 및 Python 개발 환경에 능숙하며, 자료구조와 알고리즘에 대한 탄탄한 지식을 갖추신 분
• PyTorch, TensorFlow 등을 활용한 Computer Vision (Object Detection, Segmentation 등) 모델 개발 경험이 있으신 분
• Edge 디바이스(NPU 등)에 AI/딥러닝 모델을 포팅하고 최적화하여 성능을 개선해 본 경험이 있으신 분
• 자율주행 환경의 데이터 라이프사이클을 이해하고, MLOps 기반으로 모델을 직접 학습하고 배포해 본 경험이 있으신 분
• AGMO는 트랙터, 이앙기, 방제기 등 다양한 농기계에 범용적으로 적용 가능한 무인화 자율주행 솔루션을 개발합니다.
• 특히, 제한된 자원을 가진 임베디드 환경에서도 국제 안전 표준에 부합하도록 개발합니다.
• 농업 환경에서 효율적이며 안전하게 동작하는 인지 지능 시스템을 구현하며 농업 서비스 시장의 기술을 선도하고 있습니다.
• 뛰어난 동료들과 함께 농업의 혁신을 이끌어갈 AI/Computer Vision 개발자분을 기다립니다.
주요업무
• 임베디드/Edge 환경 AI 최적화 및 배포: 자율주행 및 농업용 로봇에 탑재될 AI 모델의 실시간 동작을 위한 임베디드 보드 경량화·가속화 작업을 수행합니다.• 환경 및 장애물 인지 AI 모델 개발: 카메라와 4D 레이더 등 이종 센서 데이터를 융합하여 주행 환경의 장애물을 인지하고 보호하는 시스템을 개발합니다.
• 로봇 제어 시스템 연동 및 데이터 검증: AI 인지 결과를 제어/안전 시스템에 연동하여 감속·정지 등 자율주행 제어 파이프라인을 구축합니다.
• AI 데이터 라이프사이클 관리: 자율주행 환경의 데이터 수집, 정제, 학습부터 임베디드 기기 배포까지 머신러닝 파이프라인 전 과정을 운영합니다.
• 극한 환경 대응 로직 고도화: 흙먼지, 분진, 역광 등 농업 특유의 한계 영역에서도 딥러닝 모델이 강건하게 동작하도록 모델과 데이터를 고도화합니다.
자격요건
• 경력 : 경력• 학력 : 로봇공학, 메카트로닉스, 전자공학, 컴퓨터공학, 바이오 시스템공학 등 관련 전공자 또는 그에 준하는 지식을 보유하신 분
• C/C++ 기반의 임베디드 시스템(Embedded Linux, RTOS 등) 및 Python 개발 환경에 능숙하며, 자료구조와 알고리즘에 대한 탄탄한 지식을 갖추신 분
• PyTorch, TensorFlow 등을 활용한 Computer Vision (Object Detection, Segmentation 등) 모델 개발 경험이 있으신 분
• Edge 디바이스(NPU 등)에 AI/딥러닝 모델을 포팅하고 최적화하여 성능을 개선해 본 경험이 있으신 분
• 자율주행 환경의 데이터 라이프사이클을 이해하고, MLOps 기반으로 모델을 직접 학습하고 배포해 본 경험이 있으신 분
