이 직무는 STRADVISION 서울 오피스에서 근무하는 포지션입니다.
[About STRADVISION]
We Empower Everything To Perceive Intelligently
STRADVISION은 위와 같은 미션을 가지고, AI기반의 카메라 인식기술로 모두에게 더 나은 삶을 만들어가고 있습니다. 우리가 만든 소프트웨어가 모든 것을 빈틈없이 정확하게 인식하여, 세상의 올바른 의미를 전달할 수 있도록 현재 전 세계 8개 오피스에서 300명 이상의 동료들과 Vision Perception AI 기술을 만들어가고 있습니다.
더 나은 세상을 만들기 위한 VISION AI 기술, STRADVISION의 의미 있는 도전을 함께 만들어갈 동료를 찾습니다.
[Our Story]
스트라드비젼 최신 소식 알아보기
📌특허·논문·인력 살펴보니…삼성전자·네이버·LG, 국내 'AI 경쟁력' 톱3
📌스트라드비젼, 'SVDataFlow' 파이프라인 발표 '고도화·확장성 방점'
📌스트라드비젼, 상반기 SVNet '100만대' 공급…누적 400만대 돌파
[Our Technology]
- 2019년, STRADVISION은 전 세계 딥러닝 기술 기반 스타트업 중 최초로 유럽 ASPICE CL2 인증을 획득하였고, 2020년에는 AVT ACES 자율주행 차량 혁신상을 수상하였습니다.
- 또한, 글로벌 자율주행 기업들과 전문가들의 경연장인 AutoSens Award에서는 2년 연속(2021, 2022) ‘객체 인식 부문 최고상’(Gold Award Winner)을 수상하였습니다.
- 2022년 8월, 1076억 규모로 마무리된 시리즈C 펀딩에는 미국의 Aptiv와 독일의 ZF Group이 전략적 투자자로 참여하여 STRADVISION의 우수한 기술력이 전 세계로부터 인정받았습니다.
- Deep Neural Network 관련 미국 특허 167개를 보유하고 있는 STRADVISION은, 차별화된 기술력 확보를 위해 오늘도 연구 개발을 적극적으로 하고 있습니다.
- 2025년 상반기 SVNet 탑재 차량 글로벌 누적 400만 대를 돌파하며 경기 둔화·업계 경쟁 심화에도 성장세 지속하고 있습니다.
- 2025년, 국내 ‘AI 경쟁력’ 삼성전자/네이버/LG 등의 뒤를 이어 10위에 선정되었습니다.
[Mission of the Role]
STRADVISION의 Data ML Team(DMT)은 Data Innovation Center(DIC)에 소속되어, 자율주행 AI 학습 데이터의 수집·검증·개선에 이르는 전체 라이프사이클을 책임지는 MLOps 플랫폼을 구축·운영합니다. Backend Software Engineer는 대규모 GPU 클러스터 기반의 분산 처리 파이프라인을 개발하고, Active Learning을 통한 데이터 품질 개선 루프를 구현합니다. Ray, Airflow, MLflow 등 최신 MLOps 기술 스택을 적극적으로 학습하고 서비스에 적용하는 역량이 요구되며, ML 엔지니어 및 유관 부서와의 협업을 위한 커뮤니케이션과 기술 문서화 능력도 필수입니다. 고품질 학습 데이터를 효율적으로 제공하고, 파이프라인 고도화와 운영 비용 절감을 동시에 달성하는 것이 이 포지션의 핵심 미션입니다.
- 파이프라인 자동화: 데이터 수집, 전처리, 모델 검증 파이프라인을 설계하고, 분산 학습 및 대규모 배치 추론 워크플로우를 자동화합니다.
- 데이터 품질 개선 루프 구축: Active Learning 기반으로 모델 예측 → 라벨링 → 재학습이 순환되는 Incremental Learning 체계를 설계하고 운영합니다.
- 운영 효율성 극대화: 온프레미스 GPU와 클라우드 하이브리드 환경에서 비용을 최적화하고, 시스템 안정성과 확장성을 확보합니다.
[Key Responsibilities]
- MLOps 플랫폼 설계 및 구축 : Computer Vision 모델(비식별화, Auto Labeling)의 학습, 배포, 모니터링을 위한 Kubernetes 기반 MLOps 플랫폼의 아키텍처를 설계하고, Object Detection 모델 학습을 위한 분산 환경을 구축합니다.
- ML Platform SDK 및 API 개발 : 데이터 로딩, 모델 학습, 실험 추적을 위한 Python SDK와 RESTful API를 개발하여 AI Engineer의 개발 생산성을 향상시킵니다.
- 모델 Life-Cycle 관리 시스템 구축 : MLflow 기반의 experiment tracking, model registry, 모니터링 시스템을 구현하여 모델 개발부터 배포까지의 전체 프로세스를 자동화합니다.
- 학습 데이터 파이프라인 개발 및 최적화 : Labeling Tool에서 생성된 Pseudo Labeling 데이터를 학습 데이터로 변환하는 ETL 파이프라인을 구축하고, 데이터 로딩 및 전처리 성능을 최적화합니다.
- MLOps 인프라 운영 : EKS 클러스터, PostgreSQL, MongoDB, S3 등 플랫폼 구성 요소의 인프라를 구축하고 안정적으로 운영합니다.
- AI Engineer, 주니어 MLOps Engineer와 협력하여 플랫폼을 개선하고 기술 표준과 Best Practice를 수립합니다.
[Basic Qualifications]
- Computer Science, Engineering 또는 관련 분야 학사 이상이신 분
- 총 8년 이상의 Backend/Platform 개발 경력이 있고, 그 중 최소 2년 이상의 ML Platform 또는 MLOps 개발 경험이 있으신 분
- Kubernetes 환경에서의 워크로드 배포 및 리소스 최적화를 경험해보신 분
- AWS 인프라 설계 및 운영 경험(EKS, S3, RDS 등)이 있으신 분
- PostgreSQL, MongoDB 등 데이터베이스 설계 및 운영해보신 분
- 복잡한 기술적 내용을 명확하게 전달할 수 있는 커뮤니케이션 및 문서화 능력을 갖추신 분
[Preferred Qualifications]
- Apache Airflow 또는 Argo Workflows 등 workflow orchestration 도구를 사용하여 실무를 진행해보신 분
- MLflow, Kubeflow 등 MLOps 도구 활용 및 커스터마이징 경험이 있으신 분
- Python에 대한 깊은 이해 및 Python SDK/API 설계 경험이 있으신 분
- Computer Vision 모델(Object Detection, Segmentation) 학습해봤거나 학습 파이프라인을 구축해보신 분
- 분산 학습 환경을 구축해본 경험이 있으신 분 (Multi-GPU, Multi-node)
- Model Registry, Model Serving 시스템 설계 및 구현해보신 분
- GitOps(ArgoCD, Flux) 기반 배포 자동화 경험이 있으신 분
- Ray, Horovod 등 분산 학습 프레임워크를 사용해보신 분
- 대용량 이미지/비디오 데이터를 처리해보신 분
[Application]
- 필수 : 이력서 및 경력기술서
- 선택 : 포트폴리오 또는 논문
- 이력서 및 경력기술서는 PDF 양식으로 제출해주시기 바랍니다. 다른 파일 형식으로 제출해주시는 경우 내용 확인이 어려울 수 있습니다.
- 지원 서류는 모두 자유 양식으로 여태까지 해오셨던 업무, 프로젝트 등을 본인의 역량이 잘 드러날 수 있도록 작성해주시면 좋습니다.
- 지원 서류에는 주민등록번호, 연봉, 혼인 여부 등 민감한 개인정보가 포함되지 않도록 확인 부탁드립니다.
[Recruitment Process]
- 서류 전형 > 과제 전형 > 1차 인터뷰(대면) > 레퍼런스 체크 (5년차 이상) > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
- 전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
- 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
[Others]
- 본 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 입사 후 정규직은 3개월 간의 수습기간이 있습니다.
- 외국인의 경우 비자 지원이 가능합니다.
- 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
STRADVISION은 한 사람 한 사람의 다양성을 존중하며, 한국오피스를 기반으로 해외오피스(독일, 미국, 일본, 중국) 멤버들과 글로벌 테크회사의 문화를 만들어가고 있습니다.
또한, STRADVISION은 채용전형에서 나이, 국적, 성별, 출신 등 업무역량과 관계없는 요소로 차별하지 않으며, 지원자 모두에게 공정한 기회를 제공합니다.
채용전형과 관련하여 궁금하신 점은 언제든지 STRADVISION 인사팀에 문의 주시기 바랍니다.
[STRADVISION HR Team e-mail: [email protected]]
이 직무는 STRADVISION 서울 오피스에서 근무하는 포지션입니다.
[About STRADVISION]
We Empower Everything To Perceive Intelligently
STRADVISION은 위와 같은 미션을 가지고, AI기반의 카메라 인식기술로 모두에게 더 나은 삶을 만들어가고 있습니다. 우리가 만든 소프트웨어가 모든 것을 빈틈없이 정확하게 인식하여, 세상의 올바른 의미를 전달할 수 있도록 현재 전 세계 8개 오피스에서 300명 이상의 동료들과 Vision Perception AI 기술을 만들어가고 있습니다.
더 나은 세상을 만들기 위한 VISION AI 기술, STRADVISION의 의미 있는 도전을 함께 만들어갈 동료를 찾습니다.
[Our Story]
스트라드비젼 최신 소식 알아보기
📌특허·논문·인력 살펴보니…삼성전자·네이버·LG, 국내 'AI 경쟁력' 톱3
📌스트라드비젼, 'SVDataFlow' 파이프라인 발표 '고도화·확장성 방점'
📌스트라드비젼, 상반기 SVNet '100만대' 공급…누적 400만대 돌파
[Our Technology]
- 2019년, STRADVISION은 전 세계 딥러닝 기술 기반 스타트업 중 최초로 유럽 ASPICE CL2 인증을 획득하였고, 2020년에는 AVT ACES 자율주행 차량 혁신상을 수상하였습니다.
- 또한, 글로벌 자율주행 기업들과 전문가들의 경연장인 AutoSens Award에서는 2년 연속(2021, 2022) ‘객체 인식 부문 최고상’(Gold Award Winner)을 수상하였습니다.
- 2022년 8월, 1076억 규모로 마무리된 시리즈C 펀딩에는 미국의 Aptiv와 독일의 ZF Group이 전략적 투자자로 참여하여 STRADVISION의 우수한 기술력이 전 세계로부터 인정받았습니다.
- Deep Neural Network 관련 미국 특허 167개를 보유하고 있는 STRADVISION은, 차별화된 기술력 확보를 위해 오늘도 연구 개발을 적극적으로 하고 있습니다.
- 2025년 상반기 SVNet 탑재 차량 글로벌 누적 400만 대를 돌파하며 경기 둔화·업계 경쟁 심화에도 성장세 지속하고 있습니다.
- 2025년, 국내 ‘AI 경쟁력’ 삼성전자/네이버/LG 등의 뒤를 이어 10위에 선정되었습니다.
[Mission of the Role]
STRADVISION의 Data ML Team(DMT)은 Data Innovation Center(DIC)에 소속되어, 자율주행 AI 학습 데이터의 수집·검증·개선에 이르는 전체 라이프사이클을 책임지는 MLOps 플랫폼을 구축·운영합니다. Backend Software Engineer는 대규모 GPU 클러스터 기반의 분산 처리 파이프라인을 개발하고, Active Learning을 통한 데이터 품질 개선 루프를 구현합니다. Ray, Airflow, MLflow 등 최신 MLOps 기술 스택을 적극적으로 학습하고 서비스에 적용하는 역량이 요구되며, ML 엔지니어 및 유관 부서와의 협업을 위한 커뮤니케이션과 기술 문서화 능력도 필수입니다. 고품질 학습 데이터를 효율적으로 제공하고, 파이프라인 고도화와 운영 비용 절감을 동시에 달성하는 것이 이 포지션의 핵심 미션입니다.
- 파이프라인 자동화: 데이터 수집, 전처리, 모델 검증 파이프라인을 설계하고, 분산 학습 및 대규모 배치 추론 워크플로우를 자동화합니다.
- 데이터 품질 개선 루프 구축: Active Learning 기반으로 모델 예측 → 라벨링 → 재학습이 순환되는 Incremental Learning 체계를 설계하고 운영합니다.
- 운영 효율성 극대화: 온프레미스 GPU와 클라우드 하이브리드 환경에서 비용을 최적화하고, 시스템 안정성과 확장성을 확보합니다.
[Key Responsibilities]
- MLOps 플랫폼 설계 및 구축 : Computer Vision 모델(비식별화, Auto Labeling)의 학습, 배포, 모니터링을 위한 Kubernetes 기반 MLOps 플랫폼의 아키텍처를 설계하고, Object Detection 모델 학습을 위한 분산 환경을 구축합니다.
- ML Platform SDK 및 API 개발 : 데이터 로딩, 모델 학습, 실험 추적을 위한 Python SDK와 RESTful API를 개발하여 AI Engineer의 개발 생산성을 향상시킵니다.
- 모델 Life-Cycle 관리 시스템 구축 : MLflow 기반의 experiment tracking, model registry, 모니터링 시스템을 구현하여 모델 개발부터 배포까지의 전체 프로세스를 자동화합니다.
- 학습 데이터 파이프라인 개발 및 최적화 : Labeling Tool에서 생성된 Pseudo Labeling 데이터를 학습 데이터로 변환하는 ETL 파이프라인을 구축하고, 데이터 로딩 및 전처리 성능을 최적화합니다.
- MLOps 인프라 운영 : EKS 클러스터, PostgreSQL, MongoDB, S3 등 플랫폼 구성 요소의 인프라를 구축하고 안정적으로 운영합니다.
- AI Engineer, 주니어 MLOps Engineer와 협력하여 플랫폼을 개선하고 기술 표준과 Best Practice를 수립합니다.
[Basic Qualifications]
- Computer Science, Engineering 또는 관련 분야 학사 이상이신 분
- 총 8년 이상의 Backend/Platform 개발 경력이 있고, 그 중 최소 2년 이상의 ML Platform 또는 MLOps 개발 경험이 있으신 분
- Kubernetes 환경에서의 워크로드 배포 및 리소스 최적화를 경험해보신 분
- AWS 인프라 설계 및 운영 경험(EKS, S3, RDS 등)이 있으신 분
- PostgreSQL, MongoDB 등 데이터베이스 설계 및 운영해보신 분
- 복잡한 기술적 내용을 명확하게 전달할 수 있는 커뮤니케이션 및 문서화 능력을 갖추신 분
[Preferred Qualifications]
- Apache Airflow 또는 Argo Workflows 등 workflow orchestration 도구를 사용하여 실무를 진행해보신 분
- MLflow, Kubeflow 등 MLOps 도구 활용 및 커스터마이징 경험이 있으신 분
- Python에 대한 깊은 이해 및 Python SDK/API 설계 경험이 있으신 분
- Computer Vision 모델(Object Detection, Segmentation) 학습해봤거나 학습 파이프라인을 구축해보신 분
- 분산 학습 환경을 구축해본 경험이 있으신 분 (Multi-GPU, Multi-node)
- Model Registry, Model Serving 시스템 설계 및 구현해보신 분
- GitOps(ArgoCD, Flux) 기반 배포 자동화 경험이 있으신 분
- Ray, Horovod 등 분산 학습 프레임워크를 사용해보신 분
- 대용량 이미지/비디오 데이터를 처리해보신 분
[Application]
- 필수 : 이력서 및 경력기술서
- 선택 : 포트폴리오 또는 논문
- 이력서 및 경력기술서는 PDF 양식으로 제출해주시기 바랍니다. 다른 파일 형식으로 제출해주시는 경우 내용 확인이 어려울 수 있습니다.
- 지원 서류는 모두 자유 양식으로 여태까지 해오셨던 업무, 프로젝트 등을 본인의 역량이 잘 드러날 수 있도록 작성해주시면 좋습니다.
- 지원 서류에는 주민등록번호, 연봉, 혼인 여부 등 민감한 개인정보가 포함되지 않도록 확인 부탁드립니다.
[Recruitment Process]
- 서류 전형 > 과제 전형 > 1차 인터뷰(대면) > 레퍼런스 체크 (5년차 이상) > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
- 전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
- 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
[Others]
- 본 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 입사 후 정규직은 3개월 간의 수습기간이 있습니다.
- 외국인의 경우 비자 지원이 가능합니다.
- 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
STRADVISION은 한 사람 한 사람의 다양성을 존중하며, 한국오피스를 기반으로 해외오피스(독일, 미국, 일본, 중국) 멤버들과 글로벌 테크회사의 문화를 만들어가고 있습니다.
또한, STRADVISION은 채용전형에서 나이, 국적, 성별, 출신 등 업무역량과 관계없는 요소로 차별하지 않으며, 지원자 모두에게 공정한 기회를 제공합니다.
채용전형과 관련하여 궁금하신 점은 언제든지 STRADVISION 인사팀에 문의 주시기 바랍니다.
[STRADVISION HR Team e-mail: [email protected]]