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]

🔎 STRADVISION 서울 오피스 구경하기

🔎 STRADVISION 최신 기술 알아보기

🔎 STRADVISION 복지 알아보기

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]

🚗 STRADVISION 기술 소개

• 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]

Data Service Engineering 팀은 자율주행 및 AI 서비스 개발을 위한 데이터 라벨링, 리뷰, 분석 등 데이터 기반 서비스 및 이를 위한 플랫폼의 설계·개발을 전담하며, 데이터 품질과 활용성 극대화, 데이터 서비스의 표준화·자동화를 통해 조직 전체의 데이터 생산성과 효율성을 혁신적으로 높입니다. 

• 데이터 라벨링, 리뷰, ODD 태깅 등 데이터 라벨링 및 품질 관리 서비스 개발 
• 데이터 허브, 대시보드/BI, 탐색기 등 데이터 활용성 극대화 서비스 제공 
• 데이터 서비스 플랫폼의 아키텍처 설계 및 기술 표준화 주도 

Data Service Engineering 팀은 4~6명으로 구성되어 있습니다. 해당 팀의 리더로서 위에서 설명한 업무를 총괄하며, 데이터 품질과 활용성 극대화를 위한 기술적 방향성과 팀의 성장을 이끌어 갑니다. 또한 DL Modeling 팀, Data 팀(annotation/review/analytics 팀 등), Data Pipeline Engineering 팀, ML Ops 팀 등 유관 부서와 긴밀하게 협업하며 커뮤니케이션을 총괄하는 역할을 담당합니다.

스트라드비젼은 PhysicsAI 자율주행 분야에서 선도적 위치를 확보하고 있으며, 해당 포지션은 풀스택 개발자가 AI데이터의 가공과 서비스 전 과정에 대해서 임팩트 있게 기여할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다.

[Key Responsibilities]

• 데이터 라벨링 툴(Labelit) 개발 및 리딩 : 
• 다양한 데이터(이미지, 비디오 등)에 대한 라벨링, ODD 태깅, 리뷰 등 라벨링 전 과정을 지원하는 플랫폼의 개선 및 운영 
• 라벨링 품질 관리, 리뷰 프로세스, 정책 표준화, 작업 효율성 개선 등 데이터 라벨링 및 검증의 체계화와 자동화를 주도 
• E2E 라벨링 워크플로우, 정산 등 라벨링 관련 주요 기능의 고도화를 총괄 
• 데이터 허브(Data Hub) 서비스 개발 및 리딩 : 
• 데이터의 메타데이터 통합 저장, 탐색, 대시보드, 샘플링, 패키징, 딜리버리 등 데이터 활용 전 과정을 지원하는 허브 플랫폼의 개선 및 운영 
• 데이터 대시보드, 탐색기, 자동 큐레이션, 패키징/딜리버리 등 데이터 흐름의 표준화와 자동화, 활용성 극대화를 위한 서비스 고도화를 주도 
• 표준화된 데이터 파이프라인(Catalog, Data Connector, Computing Engine, S3 Table, Search DB 등)과 연계된 데이터 허브의 아키텍처와 설계 및 개발을 총괄 
• 엔지니어링 프로세스 및 자동화 : 
• 코드 품질, 테스트, 배포, CI/CD 등 개발 프로세스의 자동화 및 효율화
• 개발 표준, 문서화, 코드 리뷰 등 엔지니어링 베스트 프랙티스 정착 및 개선 주도
• 시스템 확장성, 안정성, 보안성 확보를 위한 기술적 리딩 
• 신기술 도입 및 기술 혁신 : 
• 클라우드, 데이터베이스, 대시보드/BI, AI/ML 기반 자동화에서의 신기술 도입 
• 기술 부채 관리 및 시스템 개선, 장기적 기술 로드맵 수립

[Basic Qualifications]

• 컴퓨터공학, 소프트웨어, 데이터 관련 전공 학사 이상 또는 이에 준하는 경력을 갖추고 계신 분
• 데이터 플랫폼/툴/서비스(예: 데이터 라벨링 툴, 데이터 디스커버리 플랫폼, 데이터 파이프라인 등)를 풀스택(백엔드/프론트엔드/클라우드/DevOps)으로 개발 및 운영 경험해 본 경험이 5년 이상이신 분
• DataOps, Modern data stack 관련 최신 기술을 실제 업무에 녹여본 경험이 있으시거나 도입에 적극적인 분
• 2~3명 이상의 팀 또는 프로젝트를 리딩해 본 경험이 있으신 분
• 새로운 문제에 대해 능동적으로 해결책을 찾는 것에 익숙하신 분

[Preferred Qualifications]

• AWS 기반 서비스 개발 경험 및 비용효율화 경험을 해보신 분
• 대규모 데이터 라벨링/데이터디스커버리/파이프라인 등 유관 서비스 개발 리딩 경험이 있으신 분
• 데이터 레이크하우스(Data Lakehouse) 아키텍처 설계 및 개발 경험이 있으신 분
• 예) Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi 등 오픈 테이블 포맷 기반의 데이터 레이크하우스 구축 및 운영 경험
• LiDAR-Camera 융합 기반의 서비스 개발 경험이 있으신 분
• 아키텍처 설계, 코드 리뷰, CI/CD, 자동화 등 엔지니어링 프로세스 개선 경험이 있으신 분
• 인증/인가를 포함하는 신규 서비스 개발 경험이 있으신 분
• 기술 미팅이 가능한 수준의 영어 커뮤니케이션 능력을 갖추고 계신 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) > 2차 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 채용팀에 문의 주시기 바랍니다.

[STRADVISION 채용팀 문의메일: [email protected]]