포지션 상세
[회사소개]
"차별화된 제품력을 무기로, 비즈니스의 본질에 집중하는 회사”
뉴로클의 AI 딥러닝 비전검사 소프트웨어는 반도체, 2차전지, 자동차 등 다양한 산업 분야와 제품군을 아우르는 품질검사 솔루션으로 활용되고 있습니다.
딥러닝 비전 검사란, 기존의 룰(Rule)기반 검사나 육안으로 검출하기 어려웠던 일정한 형태나 규칙을 갖지 않은 비정형의 불량 또는 미세 불량을 AI가 스스로 학습하고 판독해내는 기술입니다. 이는 하이테크 제조 공정의 수율과 직결되는 핵심 기술로, 현재 뉴로클의 제품은 국내외 제조 현장에서 불량률 최소화와 검사 자동화를 이끄는 표준 솔루션으로 활약하고 있습니다.
우리는 자체개발한 표준 소프트웨어를 기반으로, 탄탄한 비즈니스 모델을 구축했습니다. 그 결과 누적 고객사 630곳 돌파 및, 해외 40개 국가에 진출하며, 딥러닝 비전 소프트웨어 업계에서 확고한 탑티어로 자리 매김했습니다.
• 뉴로클에 대해 더 알고 싶다면 : https://www.neuro-cle.com/
• 대표이사 인터뷰 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=-0MF8xjrrG8
[핵심 제품과 기술]
“비전문가도 딥러닝 전문가가로 만들어주는 표준형 소프트웨어 Neuro-T”
뉴로클의 핵심 경쟁력은 제품 그 자체입니다. 핵심제품 Neuro-T는 산업현장에 있는 비전문가들도 딥러닝 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 함으로써 기술적 장벽을 무너트리는 제품입니다. 자체 개발 기술인 오토 딥러닝 알고리즘은 코딩이나 딥러닝을 전혀 모르는 비전문가도 클릭 단 한번만으로 고성능의 딥러닝 모델을 만들어 낼수 있도록 해줍니다. 중요한건 우리는 이 제품을 지속적으로 고도화해 나가고 있기에 타 업체와의 기술적 격차를 점점 벌리고 있다는 점입니다. 탁월한 제품력을 바탕으로 국내를 넘어 글로벌 시장을 선도하고 있습니다.
• 뉴로클의 제품이 더 알고 싶다면 : https://www.youtube.com/watch?v=MwhvI2bWitA-
• 실제 산업 현장 적용 사례 웨비나 다시보기 : https://lnkd.in/p/gpWTXYDc
[포지션 소개]
"아이디어로 끝나는 연구 대신, 제품이 되어 산업 현장을 바꾸는 연구를 함께할 분"
본 포지션은 단순한 논문 리딩이나 벤치마크 점수 경쟁에 머무르지 않고, 최신 딥러닝 기술을 뉴로클의 핵심 제품과 실제 제조·산업 현장에 직접 연결하는 연구를 주도합니다.
제품의 미래 방향성을 정의하기 위해 최신 기술을 치열하게 탐색하고, 이를 실제 검사 환경과 장비 위에서 안정적으로 작동할 수 있도록 정교하게 응용·개선합니다. 주 1회 엔지니어링 조직과의 심도 있는 연구 공유 및 기술 토론을 통해, 한 번의 실험으로 끝나지 않고 제품 전반에 지속적으로 재사용되는 탄탄한 기술적 기반을 직접 구축합니다.
특정 도메인에 갇히지 않고 다양한 배경의 관점을 융합하여 '기술의 실체화'를 입증하며, 산업용 AI 분야에서 대체 불가능한 실전형 리서처로 확실한 커리어 패스를 그려갈 분을 찾습니다.
• 직무에 대해 더 알고 싶다면 : https://www.neurocle-career.com/150c69ff-e6a0-49dc-b95e-c59fb4aeb607
• 뉴로클의 조직 문화는 이렇습니다 : https://lnkd.in/p/gp7gJwR9
• 연구 주제를 직접 정의하고, 문제 설정부터 방법론 설계, 실험 및 검증까지 연구 전 과정을 주도합니다.
• 최신 연구를 분석하고 핵심 아이디어를 재현하는 것에 그치지 않고, 기존 방법론의 한계를 분석하여 실제 문제에 적합한 새로운 방법론을 설계·검증합니다. (Computer Vision, Multimodal Model, Time-series Analysis 등)
• 다양한 도메인의 파트너와 협업하여 실제 데이터 기반의 문제를 정의하고, 도메인 특성을 반영한 모델 및 해결 방법론을 설계·개발합니다. (의료 도메인, 제조 산업 도메인 등)
• 이미지, 시계열, Tabular 등 멀티모달 데이터를 복합적으로 활용하는 분석 및 예측 모델을 연구합니다.
• Foundation Model 및 Vision-Language Model(VLM)을 도메인 태스크에 맞게 adaptation하고, LoRA 등 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT) 기법을 활용하여 효율적인 모델 적응 전략을 설계합니다.
• 연구 결과를 실제 제품과 연구 프레임워크에 반영하고, 학습·추론 효율성과 실험 생산성을 높이기 위한 프레임워크를 고도화합니다.
• 딥러닝, 머신러닝, Computer Vision 등 관련 석사 또는 박사 학위를 보유하신 분
• 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)를 활용한 연구 및 개발 경험이 많으신 분
• 문제를 정의하고 해결하는 과정에서 높은 수준의 문제 해결 역량을 발휘할 수 있는 분
• 새로운 문제를 보면 그냥 지나치지 않고, “왜 그럴까?”를 끝까지 파고드는 분
• 논문을 그대로 적용하기보다 문제의 특성에 맞게 가설을 세우고 검증하는 분
• 실험 결과를 비판적으로 분석하고, 실패한 실험에서도 새로운 연구 방향을 도출할 수 있는 분
"차별화된 제품력을 무기로, 비즈니스의 본질에 집중하는 회사”
뉴로클의 AI 딥러닝 비전검사 소프트웨어는 반도체, 2차전지, 자동차 등 다양한 산업 분야와 제품군을 아우르는 품질검사 솔루션으로 활용되고 있습니다.
딥러닝 비전 검사란, 기존의 룰(Rule)기반 검사나 육안으로 검출하기 어려웠던 일정한 형태나 규칙을 갖지 않은 비정형의 불량 또는 미세 불량을 AI가 스스로 학습하고 판독해내는 기술입니다. 이는 하이테크 제조 공정의 수율과 직결되는 핵심 기술로, 현재 뉴로클의 제품은 국내외 제조 현장에서 불량률 최소화와 검사 자동화를 이끄는 표준 솔루션으로 활약하고 있습니다.
우리는 자체개발한 표준 소프트웨어를 기반으로, 탄탄한 비즈니스 모델을 구축했습니다. 그 결과 누적 고객사 630곳 돌파 및, 해외 40개 국가에 진출하며, 딥러닝 비전 소프트웨어 업계에서 확고한 탑티어로 자리 매김했습니다.
• 뉴로클에 대해 더 알고 싶다면 : https://www.neuro-cle.com/
• 대표이사 인터뷰 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=-0MF8xjrrG8
[핵심 제품과 기술]
“비전문가도 딥러닝 전문가가로 만들어주는 표준형 소프트웨어 Neuro-T”
뉴로클의 핵심 경쟁력은 제품 그 자체입니다. 핵심제품 Neuro-T는 산업현장에 있는 비전문가들도 딥러닝 기술을 쉽게 사용할 수 있도록 함으로써 기술적 장벽을 무너트리는 제품입니다. 자체 개발 기술인 오토 딥러닝 알고리즘은 코딩이나 딥러닝을 전혀 모르는 비전문가도 클릭 단 한번만으로 고성능의 딥러닝 모델을 만들어 낼수 있도록 해줍니다. 중요한건 우리는 이 제품을 지속적으로 고도화해 나가고 있기에 타 업체와의 기술적 격차를 점점 벌리고 있다는 점입니다. 탁월한 제품력을 바탕으로 국내를 넘어 글로벌 시장을 선도하고 있습니다.
• 뉴로클의 제품이 더 알고 싶다면 : https://www.youtube.com/watch?v=MwhvI2bWitA-
• 실제 산업 현장 적용 사례 웨비나 다시보기 : https://lnkd.in/p/gpWTXYDc
[포지션 소개]
"아이디어로 끝나는 연구 대신, 제품이 되어 산업 현장을 바꾸는 연구를 함께할 분"
본 포지션은 단순한 논문 리딩이나 벤치마크 점수 경쟁에 머무르지 않고, 최신 딥러닝 기술을 뉴로클의 핵심 제품과 실제 제조·산업 현장에 직접 연결하는 연구를 주도합니다.
제품의 미래 방향성을 정의하기 위해 최신 기술을 치열하게 탐색하고, 이를 실제 검사 환경과 장비 위에서 안정적으로 작동할 수 있도록 정교하게 응용·개선합니다. 주 1회 엔지니어링 조직과의 심도 있는 연구 공유 및 기술 토론을 통해, 한 번의 실험으로 끝나지 않고 제품 전반에 지속적으로 재사용되는 탄탄한 기술적 기반을 직접 구축합니다.
특정 도메인에 갇히지 않고 다양한 배경의 관점을 융합하여 '기술의 실체화'를 입증하며, 산업용 AI 분야에서 대체 불가능한 실전형 리서처로 확실한 커리어 패스를 그려갈 분을 찾습니다.
• 직무에 대해 더 알고 싶다면 : https://www.neurocle-career.com/150c69ff-e6a0-49dc-b95e-c59fb4aeb607
• 뉴로클의 조직 문화는 이렇습니다 : https://lnkd.in/p/gp7gJwR9
주요업무
■ 합류하면 함께할 업무는 이렇습니다• 연구 주제를 직접 정의하고, 문제 설정부터 방법론 설계, 실험 및 검증까지 연구 전 과정을 주도합니다.
• 최신 연구를 분석하고 핵심 아이디어를 재현하는 것에 그치지 않고, 기존 방법론의 한계를 분석하여 실제 문제에 적합한 새로운 방법론을 설계·검증합니다. (Computer Vision, Multimodal Model, Time-series Analysis 등)
• 다양한 도메인의 파트너와 협업하여 실제 데이터 기반의 문제를 정의하고, 도메인 특성을 반영한 모델 및 해결 방법론을 설계·개발합니다. (의료 도메인, 제조 산업 도메인 등)
• 이미지, 시계열, Tabular 등 멀티모달 데이터를 복합적으로 활용하는 분석 및 예측 모델을 연구합니다.
• Foundation Model 및 Vision-Language Model(VLM)을 도메인 태스크에 맞게 adaptation하고, LoRA 등 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT) 기법을 활용하여 효율적인 모델 적응 전략을 설계합니다.
• 연구 결과를 실제 제품과 연구 프레임워크에 반영하고, 학습·추론 효율성과 실험 생산성을 높이기 위한 프레임워크를 고도화합니다.
자격요건
■ 이런 분과 함께하고 싶습니다• 딥러닝, 머신러닝, Computer Vision 등 관련 석사 또는 박사 학위를 보유하신 분
• 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)를 활용한 연구 및 개발 경험이 많으신 분
• 문제를 정의하고 해결하는 과정에서 높은 수준의 문제 해결 역량을 발휘할 수 있는 분
• 새로운 문제를 보면 그냥 지나치지 않고, “왜 그럴까?”를 끝까지 파고드는 분
• 논문을 그대로 적용하기보다 문제의 특성에 맞게 가설을 세우고 검증하는 분
• 실험 결과를 비판적으로 분석하고, 실패한 실험에서도 새로운 연구 방향을 도출할 수 있는 분
