포지션 상세
당사는 공장부터 인프라 및 주거 공간에 이르기까지 현실의 공간 및 사물을 멀티모달 스캔하여 3D형상화된 디지털트윈으로 자동 변환하는 기술로 산업계를 혁신해 나가고 있습니다. 당사의 핵심 제품은 3D Converting으로 정합관리및 로봇 시뮬레이션에 연계하는 P-Engine및 공동주택에 특화되어 있는 P-House입니다.
P-Engine은 자체 개발한 Geometric Foundation Model을 기반으로 수학적으로 정확하며 최적화된 Mesh를 재구성하며, 고품질인 동시에 가벼운 결과물을 제공합니다. 이는 On-Premise 또는 SaaS 형태로 서비스되며 제조, 건설, 로봇, 조선 등 다양한 산업 분야에서 스마트 팩토리, BIM, 로봇 학습, MRO 도면화 등에 사용되고 있습니다.
P-House는 브랜드 아파트및 공동주택에서 사용하는 원격 시설관리 및 실사기반 3D이사배치등의 새로운 솔루션을 고객에게 제공합니다.
최근 Physical AI 기반 로봇 도입과 스마트 팩토리 열풍, 잇따른 조선 MRO 사업 수주 등으로 인해 당사 솔루션의 수요가 폭발적으로 증가하여 인원을 충원하고 있습니다.
최근 Physical AI 기반 로봇 도입과 스마트 팩토리 열풍, 잇따른 美 해군 MRO 사업 수주 등으로 인해 당사 솔루션의 수요는 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이에 발맞춰 수요처를 발굴 및 구체화하고 니즈를 수렴해 사업화 함으로써 평행공간의 성장과 함께할 인재를 찾습니다.
-적용한 모델의 결과물 품질(경계 정밀도, 저조도·반사 재질 등 실사용 환경 대응)을 진단하고, 필요한 개선·후처리 방법을 스스로 학습해 구현
-분리된 객체 이미지를 3D 생성 엔진 입력 규격에 맞게 가공하는 전처리 파이프라인을 설계·구현
-실공간 스캔(포인트클라우드/메시) 데이터에서 객체를 분류·구조화하는 방법을 리서치하여 기존 파이프라인에 통합
-새로운 오픈소스 모델·논문이 나올 때마다 빠르게 벤치마킹하고, 필요 시 도입해 파이프라인을 지속적으로 고도화
-알고리즘 증빙
• Python 기반 프로그래밍 및 데이터 처리 실무 경험 (인턴·사이드 프로젝트·연구 프로젝트 포함)
• 컴퓨터비전·딥러닝·선형대수 등에 대한 학부 수준 이상의 이해 (전공 여부 무관, 독학·부트캠프 이수 포함)
• Claude Code, Cursor 등 AI 코딩 도구를 활용해 새로운 라이브러리·모델·API를 빠르게 학습하고 프로토타입을 만들어본 경험
• 논문이나 오픈소스 코드를 읽고 이를 직접 코드로 재현(reproduce)하거나 응용해본 경험
• 새로운 기술 스택을 1개월 내외로 습득해 실제 결과물에 적용해본 경험, 혹은 그런 학습 방식에 익숙한 분
• AI 코딩 도구를 적극 활용해 새로운 기술을 빠르게 습득하고 실전에 적용하는 것을 즐기는 분
• 최신 논문·오픈소스 모델을 빠르게 실험하고 프로덕트에 적용하는 것을 즐기는 분
• 명확한 재현 실험과 데이터 기반 의사결정을 중요하게 생각하는 분
• 작은 팀에서 주도적으로 문제를 정의하고 끝까지 해결하는 것을 선호하는 분
P-Engine은 자체 개발한 Geometric Foundation Model을 기반으로 수학적으로 정확하며 최적화된 Mesh를 재구성하며, 고품질인 동시에 가벼운 결과물을 제공합니다. 이는 On-Premise 또는 SaaS 형태로 서비스되며 제조, 건설, 로봇, 조선 등 다양한 산업 분야에서 스마트 팩토리, BIM, 로봇 학습, MRO 도면화 등에 사용되고 있습니다.
P-House는 브랜드 아파트및 공동주택에서 사용하는 원격 시설관리 및 실사기반 3D이사배치등의 새로운 솔루션을 고객에게 제공합니다.
최근 Physical AI 기반 로봇 도입과 스마트 팩토리 열풍, 잇따른 조선 MRO 사업 수주 등으로 인해 당사 솔루션의 수요가 폭발적으로 증가하여 인원을 충원하고 있습니다.
최근 Physical AI 기반 로봇 도입과 스마트 팩토리 열풍, 잇따른 美 해군 MRO 사업 수주 등으로 인해 당사 솔루션의 수요는 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이에 발맞춰 수요처를 발굴 및 구체화하고 니즈를 수렴해 사업화 함으로써 평행공간의 성장과 함께할 인재를 찾습니다.
주요업무
-이미지 세그멘테이션 분야의 최신 오픈소스 모델·기법을 리서치하고 학습하여 파이프라인에 빠르게 적용-적용한 모델의 결과물 품질(경계 정밀도, 저조도·반사 재질 등 실사용 환경 대응)을 진단하고, 필요한 개선·후처리 방법을 스스로 학습해 구현
-분리된 객체 이미지를 3D 생성 엔진 입력 규격에 맞게 가공하는 전처리 파이프라인을 설계·구현
-실공간 스캔(포인트클라우드/메시) 데이터에서 객체를 분류·구조화하는 방법을 리서치하여 기존 파이프라인에 통합
-새로운 오픈소스 모델·논문이 나올 때마다 빠르게 벤치마킹하고, 필요 시 도입해 파이프라인을 지속적으로 고도화
-알고리즘 증빙
자격요건
본 포지션은 특정 모델의 사전 실무경험 자체보다, Claude Code 등 AI 코딩 도구를 활용해 필요한 최신 기술을 짧은 기간 내 학습·적용할 수 있는 역량을 우선적으로 봅니다. 아래 자격요건은 입사 후 1개월 내 실무 학습을 전제로 합니다.• Python 기반 프로그래밍 및 데이터 처리 실무 경험 (인턴·사이드 프로젝트·연구 프로젝트 포함)
• 컴퓨터비전·딥러닝·선형대수 등에 대한 학부 수준 이상의 이해 (전공 여부 무관, 독학·부트캠프 이수 포함)
• Claude Code, Cursor 등 AI 코딩 도구를 활용해 새로운 라이브러리·모델·API를 빠르게 학습하고 프로토타입을 만들어본 경험
• 논문이나 오픈소스 코드를 읽고 이를 직접 코드로 재현(reproduce)하거나 응용해본 경험
• 새로운 기술 스택을 1개월 내외로 습득해 실제 결과물에 적용해본 경험, 혹은 그런 학습 방식에 익숙한 분
• AI 코딩 도구를 적극 활용해 새로운 기술을 빠르게 습득하고 실전에 적용하는 것을 즐기는 분
• 최신 논문·오픈소스 모델을 빠르게 실험하고 프로덕트에 적용하는 것을 즐기는 분
• 명확한 재현 실험과 데이터 기반 의사결정을 중요하게 생각하는 분
• 작은 팀에서 주도적으로 문제를 정의하고 끝까지 해결하는 것을 선호하는 분
