포지션 상세
피치에이아이(P2ACH AI)는 카메라와 AI 비전 기술을 활용해 공간과 사람, 콘텐츠의 상호작용을 측정하고 리테일·옥외광고·미디어 현장의 의사결정을 돕는 제품을 만들고 있습니다.
우리는 모델을 학습하고 데모를 만드는 데서 끝내지 않습니다. 실제 카메라 환경에서 데이터를 수집하고, 모델을 정량적으로 평가하며, GPU·NPU 기반 엣지 환경에 최적화해 배포하고, 운영 결과를 다시 모델과 제품에 반영합니다.
이 포지션은 컴퓨터 비전 모델과 엣지 AI 파이프라인의 기술 방향을 주도하고, 연구 결과가 실제 제품 성과로 이어지는 전 과정을 책임질 시니어 엔지니어를 찾는 자리입니다.
• 사람·얼굴 검출, 다중 객체 추적, Re-ID, 자세·속성·시선 분석
• 리테일 및 옥외광고 환경의 방문·이동·주목 행동 측정
• 제한된 연산 자원을 가진 엣지 장치에서의 실시간 추론
• 카메라·장소·조도 변화에 강한 모델 평가와 개선
• 영상 데이터 수집, 정제, 자동 라벨링과 학습 데이터 품질 관리
• 모델 변환 전후의 정확도·지연시간·메모리·안정성 검증
[주요 업무]
• 비즈니스 문제를 측정 가능한 AI/ML 문제와 평가 지표로 정의합니다.
• 문제에 적합한 컴퓨터 비전 모델을 선정하거나 설계하고, 학습·평가 및 실제 데이터의 실패 사례 분석을 수행합니다.
• PyTorch 모델을 ONNX 등 배포 형식으로 변환하고 변환하고 양자화·경량화합니다.
• GPU·NPU기반 엣지 추론 환경에서 모델 성능을 검증하고 배포합니다.
• 학습 모델과 배포 모델 사이의 정확도 차이, 지연시간, 처리량, 메모리 사용량을 측정하고 출시 기준을 수립합니다.
• 데이터 수집·정제·자동 라벨링·학습·평가 파이프라인을 개선합니다.
• 영상 데이터의 보안과 개인정보 보호 원칙을 지키며 필요한 데이터만 안전하게 활용합니다.
• 현장 로그와 운영 지표를 바탕으로 장애 및 성능 저하의 원인을 찾고 재발 방지책을 만듭니다.
• AI/ML 코드와 실험 결과를 리뷰하고 신입·주니어 엔지니어의 성장을 돕습니다.
• SDK, 모바일 앱, 백엔드 및 인프라 담당자와 모델 입출력 계약과 배포 방식을 협의합니다.
• Python과 PyTorch를 활용한 모델 개발 및 실험에 능숙한 분
• 객체 검출, 추적, Re-ID, 분류, 세그멘테이션 중 하나 이상의 분야에서 깊이 있는 경험이 있는 분
• 학습부터 평가, 배포, 운영 관찰까지 모델 생명주기를 주도한 경험이 있는 분
• 정확도뿐 아니라 지연시간, 처리량, 메모리, 운영 안정성 사이의 균형을 설명하고 의사결정할 수 있는 분
• 재현 가능한 실험과 명확한 기술 문서, 코드 리뷰를 통해 협업할 수 있는 분
• Linux, Git, Docker 기반 개발 환경에 익숙한 분
우리는 모델을 학습하고 데모를 만드는 데서 끝내지 않습니다. 실제 카메라 환경에서 데이터를 수집하고, 모델을 정량적으로 평가하며, GPU·NPU 기반 엣지 환경에 최적화해 배포하고, 운영 결과를 다시 모델과 제품에 반영합니다.
이 포지션은 컴퓨터 비전 모델과 엣지 AI 파이프라인의 기술 방향을 주도하고, 연구 결과가 실제 제품 성과로 이어지는 전 과정을 책임질 시니어 엔지니어를 찾는 자리입니다.
주요업무
[팀이 해결하는 문제]• 사람·얼굴 검출, 다중 객체 추적, Re-ID, 자세·속성·시선 분석
• 리테일 및 옥외광고 환경의 방문·이동·주목 행동 측정
• 제한된 연산 자원을 가진 엣지 장치에서의 실시간 추론
• 카메라·장소·조도 변화에 강한 모델 평가와 개선
• 영상 데이터 수집, 정제, 자동 라벨링과 학습 데이터 품질 관리
• 모델 변환 전후의 정확도·지연시간·메모리·안정성 검증
[주요 업무]
• 비즈니스 문제를 측정 가능한 AI/ML 문제와 평가 지표로 정의합니다.
• 문제에 적합한 컴퓨터 비전 모델을 선정하거나 설계하고, 학습·평가 및 실제 데이터의 실패 사례 분석을 수행합니다.
• PyTorch 모델을 ONNX 등 배포 형식으로 변환하고 변환하고 양자화·경량화합니다.
• GPU·NPU기반 엣지 추론 환경에서 모델 성능을 검증하고 배포합니다.
• 학습 모델과 배포 모델 사이의 정확도 차이, 지연시간, 처리량, 메모리 사용량을 측정하고 출시 기준을 수립합니다.
• 데이터 수집·정제·자동 라벨링·학습·평가 파이프라인을 개선합니다.
• 영상 데이터의 보안과 개인정보 보호 원칙을 지키며 필요한 데이터만 안전하게 활용합니다.
• 현장 로그와 운영 지표를 바탕으로 장애 및 성능 저하의 원인을 찾고 재발 방지책을 만듭니다.
• AI/ML 코드와 실험 결과를 리뷰하고 신입·주니어 엔지니어의 성장을 돕습니다.
• SDK, 모바일 앱, 백엔드 및 인프라 담당자와 모델 입출력 계약과 배포 방식을 협의합니다.
자격요건
• AI/ML 또는 컴퓨터 비전 관련 실무 경력 5년 이상이거나 이에 준하는 역량을 보유한 분• Python과 PyTorch를 활용한 모델 개발 및 실험에 능숙한 분
• 객체 검출, 추적, Re-ID, 분류, 세그멘테이션 중 하나 이상의 분야에서 깊이 있는 경험이 있는 분
• 학습부터 평가, 배포, 운영 관찰까지 모델 생명주기를 주도한 경험이 있는 분
• 정확도뿐 아니라 지연시간, 처리량, 메모리, 운영 안정성 사이의 균형을 설명하고 의사결정할 수 있는 분
• 재현 가능한 실험과 명확한 기술 문서, 코드 리뷰를 통해 협업할 수 있는 분
• Linux, Git, Docker 기반 개발 환경에 익숙한 분
