포지션 상세
직무 개요
• 메디컬/바이오 광학 측정 장비에 탑재되는 광학 신호 및 영상 데이터 분석용 AI 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 비전 모델 학습·최적화 및 데이터 처리 소프트웨어를 구축하는 R&D 직무
직무 목적
• 광학 센서 데이터를 AI 기술로 고정밀로 해석하여 진단 정확도를 향상시키고, 임베디드/상위 데이터 처리 소프트웨어 플랫폼을 완성하여 R&D 제품의 기술적 상용화에 기여
주요 역할
① 광학 데이터 처리 및 전처리
② AI / 딥러닝 알고리즘 개발
③ 모델 최적화 및 경량화
④ SW 애플리케이션 및 API 연동
⑤ 알고리즘 검증 및 문서화
주요 협업부서
• 전장/HW R&D 팀, 바이오/분석 R&D 팀, 기구/디자인 팀, 연구기획 부서 등
• 광학 센서/카메라 신호 노이즈 제거 및 보정 알고리즘 개발
• 영상 데이터 영역 분할(Segmentation) 및 특징점 추출
• AI 학습용 광학 이미지/신호 데이터셋 라벨링 및 관리
AI / 딥러닝 알고리즘 개발
• 컴퓨터 비전 기반 객체 인식 및 패턴 분류 AI 모델 설계
• 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 활용 모델 학습
• 시계열 광학 데이터 분석 및 신호 분류 알고리즘 구현
모델 최적화 및 경량화
• 런타임 추론 속도 개선을 위한 AI 모델 양자화 및 경량화
• C/C++, Python 기반 실시간 추론 엔진 파이프라인 구축
• 엣지 컴퓨팅 및 SW 임베디드 플랫폼 연동 알고리즘 최적화
SW 애플리케이션 및 API 연동
• 광학 데이터 측정 및 AI 분석 결과 시각화 SW 구현
• 데이터베이스 및 상위 시스템 연동용 통신 API 개발
• 유저 인터페이스(UI/UX) 연동 알고리즘 모듈화
알고리즘 검증 및 문서화
• AI 모델 정확도, 정밀도, 재현율 평가 및 성능 모니터링
• 연구 알고리즘 소스코드 버전 관리(Git) 및 소스 모듈화
• SW 기술 사양서, 성능 검증 보고서 작성 및 기술 이관
• 학력 : 대졸(2,3년제) 이상 (졸업예정자 지원 가능)
• 전공 : 컴퓨터공학·전자·광학(또는 관련 전공)
• 이미지 처리·회귀/보정 모델링 역량
필요지식
• 컴퓨터 비전, 영상 처리(Image Processing) 및 머신러닝/딥러닝 이론 지식
• CNN, Vision Transformer 등 딥러닝 아키텍처 및 이미지 분류/검출 메커니즘 지식
• 광학 신호 처리, 노이즈 필터링 및 디지털 신호 처리(DSP) 이론 지식
• AI 모델 평가 지표(Accuracy, Precision, Recall, F1-score 등) 및 통계 분석 지식
• C/C++, Python 언어 구조, 객체지향 프로그래밍 및 알고리즘 자료구조 지식
필요 기술
• Python 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 활용 기술
• OpenCV, scikit-image 등 컴퓨터 비전 라이브러리 활용 기술
• C/C++ 기반 실시간 데이터 처리 및 추론 알고리즘 작성 기술
• Git/GitHub를 활용한 소프트웨어 소스코드 버전 및 형상 관리 기술
• AI 모델 양자화(Quantization), 경량화 및 TensorRT 최적화 기술
• 메디컬/바이오 광학 측정 장비에 탑재되는 광학 신호 및 영상 데이터 분석용 AI 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 비전 모델 학습·최적화 및 데이터 처리 소프트웨어를 구축하는 R&D 직무
직무 목적
• 광학 센서 데이터를 AI 기술로 고정밀로 해석하여 진단 정확도를 향상시키고, 임베디드/상위 데이터 처리 소프트웨어 플랫폼을 완성하여 R&D 제품의 기술적 상용화에 기여
주요 역할
① 광학 데이터 처리 및 전처리
② AI / 딥러닝 알고리즘 개발
③ 모델 최적화 및 경량화
④ SW 애플리케이션 및 API 연동
⑤ 알고리즘 검증 및 문서화
주요 협업부서
• 전장/HW R&D 팀, 바이오/분석 R&D 팀, 기구/디자인 팀, 연구기획 부서 등
주요업무
광학 데이터 처리 및 전처리• 광학 센서/카메라 신호 노이즈 제거 및 보정 알고리즘 개발
• 영상 데이터 영역 분할(Segmentation) 및 특징점 추출
• AI 학습용 광학 이미지/신호 데이터셋 라벨링 및 관리
AI / 딥러닝 알고리즘 개발
• 컴퓨터 비전 기반 객체 인식 및 패턴 분류 AI 모델 설계
• 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow) 활용 모델 학습
• 시계열 광학 데이터 분석 및 신호 분류 알고리즘 구현
모델 최적화 및 경량화
• 런타임 추론 속도 개선을 위한 AI 모델 양자화 및 경량화
• C/C++, Python 기반 실시간 추론 엔진 파이프라인 구축
• 엣지 컴퓨팅 및 SW 임베디드 플랫폼 연동 알고리즘 최적화
SW 애플리케이션 및 API 연동
• 광학 데이터 측정 및 AI 분석 결과 시각화 SW 구현
• 데이터베이스 및 상위 시스템 연동용 통신 API 개발
• 유저 인터페이스(UI/UX) 연동 알고리즘 모듈화
알고리즘 검증 및 문서화
• AI 모델 정확도, 정밀도, 재현율 평가 및 성능 모니터링
• 연구 알고리즘 소스코드 버전 관리(Git) 및 소스 모듈화
• SW 기술 사양서, 성능 검증 보고서 작성 및 기술 이관
자격요건
• 정규직(수습 3개월)• 학력 : 대졸(2,3년제) 이상 (졸업예정자 지원 가능)
• 전공 : 컴퓨터공학·전자·광학(또는 관련 전공)
• 이미지 처리·회귀/보정 모델링 역량
필요지식
• 컴퓨터 비전, 영상 처리(Image Processing) 및 머신러닝/딥러닝 이론 지식
• CNN, Vision Transformer 등 딥러닝 아키텍처 및 이미지 분류/검출 메커니즘 지식
• 광학 신호 처리, 노이즈 필터링 및 디지털 신호 처리(DSP) 이론 지식
• AI 모델 평가 지표(Accuracy, Precision, Recall, F1-score 등) 및 통계 분석 지식
• C/C++, Python 언어 구조, 객체지향 프로그래밍 및 알고리즘 자료구조 지식
필요 기술
• Python 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 활용 기술
• OpenCV, scikit-image 등 컴퓨터 비전 라이브러리 활용 기술
• C/C++ 기반 실시간 데이터 처리 및 추론 알고리즘 작성 기술
• Git/GitHub를 활용한 소프트웨어 소스코드 버전 및 형상 관리 기술
• AI 모델 양자화(Quantization), 경량화 및 TensorRT 최적화 기술
