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]
스트라드비젼의 Senior Deep Learning Engineer는 Surround Camera 기반의 vision perception과 딥러닝 기반의 주차 보조 시스템을 개발하고 최적화하여, ADAS Level 2 이상의 자율주행을 위한 안전하고 고성능의 인식 기술을 구현하는 역할을 수행합니다. 높은 임팩트의 최첨단 연구를 수행하여 차세대 자율주행 시스템 개발에 직접적으로 기여할 수 있습니다.
- 복잡한 주행 환경에서도 인간과 유사한 수준으로 환경을 인식할 수 있도록 Surround Camera 기반의 인식 시스템을 고도화합니다.
- 다양한 도로 상황에서도 매끄럽고 안전하게 주차할 수 있는 정밀한 주차 보조 알고리즘을 개발합니다.
- Vision Transformers, Graph Neural Networks(GNNs) 그리고 강화학습과 같은 최신 딥러닝 및 AI 기술을 활용하여 자율주행 차량의 기능을 개선합니다.
- Edge Computing 플랫폼에서의 실시간 및 저지연 추론 모델을 최적화하여 연구 단계와 실제 환경에서의 적용의 격차를 줄여나갑니다.
- 악천후나 복잡한 도심 교통 상황 등 다양한 주행 환경에서도 잘 작동하는 인지 및 경로 계획 알고리즘을 개발합니다.
[Key Responsibilities]
자율주행 차량의 Surround Camera 기반의 비전 인식과 주차 보조 시스템을 위한 딥러닝 모델 설계, 개발 및 최적화를 담당합니다.
- surround camera 기반의 3D object detection, 차선 및 주차선 감지 및 주변 환경 인식 알고리즘을 개발합니다.
- Bird’s Eye View(BEV) 기반 semantic segmentation 및 depth estimation 모델을 설계하고 최적화합니다.
- 악천후, 시야 가림, 야간 등 edge case 상황 대응을 위한 인식 성능을 강화합니다.
- embedded 환경에서의 실시간 성능 확보를 위한 알고리즘을 최적화합니다.
- 주니어 엔지니어를 위한 멘토링 및 기술 가이드 제공합니다.
[Basic Qualifications]
- 컴퓨터 비전, 딥러닝, 로보틱스 등 관련 전공 박사이거나 5 ~7 년 이상 경력의 석사이신 분
- Surround Camera perception, depth estimation, semantic segmentation, 3D object detection 관련 경험이 있으신 분
- sensor fusion(camera, LiDAR, Radar fusion)을 잘 이해하고 있으며, 관련 경험이 있으신 분
- Python, C++에 능숙하고, 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, JAX)를 사용하여 개발해보신 분
- CUDA, TensorRT, ONNX을 사용하여 최적화 및 임베디드 추론 경험이 있으신 분
[Preferred Qualifications]
- 자율주행에서의 multi-modal sensor fusion(Camera, LiDAR, Radar) 경험이 있으신 분
- AI 및 컴퓨터 비전 관련 분야 국제 학회 논문 게재 경험이 있으신 분 (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, ICML 등)
- Vision Transformers (ViTs), Swin Transformers, and Hybrid CNN-Transformer 등 최신 모델에 대한 이해도가 있으신 분
- CARLA, AirSim, LGSVL 등 시뮬레이터를 활용해 본 경험이 있으신 분
- 최적화 알고리즘(gradient-based & gradient-free methods) 및 확률 모델(Bayesian Networks, Kalman Filters, Hidden Markov Models)에 대한 이해도가 있으신 분
[Application]
- 필수 : 이력서 및 경력기술서, 학위 논문 (석사 학위 이상의 경우)
- 선택 : 자기소개서, 리서치 또는 프로젝트 포트폴리오 (논문 / 오픈소스 / 특허 등)
- 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 채용팀에 문의 주시기 바랍니다.
[STRADVISION 채용팀 문의메일: [email protected]]
이 직무는 STRADVISION 서울 오피스에서 근무하는 포지션입니다.
[About STRADVISION]
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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]
스트라드비젼의 Senior Deep Learning Engineer는 Surround Camera 기반의 vision perception과 딥러닝 기반의 주차 보조 시스템을 개발하고 최적화하여, ADAS Level 2 이상의 자율주행을 위한 안전하고 고성능의 인식 기술을 구현하는 역할을 수행합니다. 높은 임팩트의 최첨단 연구를 수행하여 차세대 자율주행 시스템 개발에 직접적으로 기여할 수 있습니다.
- 복잡한 주행 환경에서도 인간과 유사한 수준으로 환경을 인식할 수 있도록 Surround Camera 기반의 인식 시스템을 고도화합니다.
- 다양한 도로 상황에서도 매끄럽고 안전하게 주차할 수 있는 정밀한 주차 보조 알고리즘을 개발합니다.
- Vision Transformers, Graph Neural Networks(GNNs) 그리고 강화학습과 같은 최신 딥러닝 및 AI 기술을 활용하여 자율주행 차량의 기능을 개선합니다.
- Edge Computing 플랫폼에서의 실시간 및 저지연 추론 모델을 최적화하여 연구 단계와 실제 환경에서의 적용의 격차를 줄여나갑니다.
- 악천후나 복잡한 도심 교통 상황 등 다양한 주행 환경에서도 잘 작동하는 인지 및 경로 계획 알고리즘을 개발합니다.
[Key Responsibilities]
자율주행 차량의 Surround Camera 기반의 비전 인식과 주차 보조 시스템을 위한 딥러닝 모델 설계, 개발 및 최적화를 담당합니다.
- surround camera 기반의 3D object detection, 차선 및 주차선 감지 및 주변 환경 인식 알고리즘을 개발합니다.
- Bird’s Eye View(BEV) 기반 semantic segmentation 및 depth estimation 모델을 설계하고 최적화합니다.
- 악천후, 시야 가림, 야간 등 edge case 상황 대응을 위한 인식 성능을 강화합니다.
- embedded 환경에서의 실시간 성능 확보를 위한 알고리즘을 최적화합니다.
- 주니어 엔지니어를 위한 멘토링 및 기술 가이드 제공합니다.
[Basic Qualifications]
- 컴퓨터 비전, 딥러닝, 로보틱스 등 관련 전공 박사이거나 5 ~7 년 이상 경력의 석사이신 분
- Surround Camera perception, depth estimation, semantic segmentation, 3D object detection 관련 경험이 있으신 분
- sensor fusion(camera, LiDAR, Radar fusion)을 잘 이해하고 있으며, 관련 경험이 있으신 분
- Python, C++에 능숙하고, 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, JAX)를 사용하여 개발해보신 분
- CUDA, TensorRT, ONNX을 사용하여 최적화 및 임베디드 추론 경험이 있으신 분
[Preferred Qualifications]
- 자율주행에서의 multi-modal sensor fusion(Camera, LiDAR, Radar) 경험이 있으신 분
- AI 및 컴퓨터 비전 관련 분야 국제 학회 논문 게재 경험이 있으신 분 (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, ICML 등)
- Vision Transformers (ViTs), Swin Transformers, and Hybrid CNN-Transformer 등 최신 모델에 대한 이해도가 있으신 분
- CARLA, AirSim, LGSVL 등 시뮬레이터를 활용해 본 경험이 있으신 분
- 최적화 알고리즘(gradient-based & gradient-free methods) 및 확률 모델(Bayesian Networks, Kalman Filters, Hidden Markov Models)에 대한 이해도가 있으신 분
[Application]
- 필수 : 이력서 및 경력기술서, 학위 논문 (석사 학위 이상의 경우)
- 선택 : 자기소개서, 리서치 또는 프로젝트 포트폴리오 (논문 / 오픈소스 / 특허 등)
- 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 채용팀에 문의 주시기 바랍니다.
[STRADVISION 채용팀 문의메일: [email protected]]