We Empower Everything To Perceive Intelligently
STRADVISION은 We Empower Everything to Perceive Intelligently 라는 미션을 가지고, AI기반의 카메라 인식기술로 모두의 더 나은 삶을 만들어가고 있습니다. 우리가 만든 소프트웨어가 모든 것을 빈틈없이 정확하게 인식하여, 세상의 올바른 의미를 전달할 수 있도록 현재 전 세계 8개 오피스, 300여명 규모 동료들과 Vision Perception AI 기술을 만들어가고 있습니다.
더 나은 세상을 만들기 위한 VISION AI 기술, STRADVISION의 의미 있는 도전을 함께 만들어갈 동료를 찾습니다.
STRADVISION의 Data Pipeline Team(DPT)은 Data Innovation Center(DIC)에 소속되어, 자율주행 AI 학습에 필요한 데이터를 처음부터 끝까지 책임지는 서비스를 구축·운영합니다. 이 팀에서 Backend Engineer는 안정적인 데이터 수집 환경을 구축하고, ML 모델 검증과 데이터 품질 개선을 위해 신규 서비스를 개발하거나 기존 서비스를 고도화합니다. 이를 위해 다양한 하드웨어 플랫폼과의 연동 기술 및 최신 MLOps를 능동적으로 학습하고 서비스에 적용하는 능력이 요구되며, 부서 간 긴밀한 협력을 위한 뛰어난 커뮤니케이션 및 문서화 역량도 필수적입니다. 이 모든 역량을 바탕으로 자율주행 AI 학습에 필요한 양질의 데이터를 효율적으로 제공하고, 전체 파이프라인의 고도화와 비용 절감을 동시에 달성하려는 팀 목표를 실현하는 것이 이 포지션의 핵심 미션입니다. 팀에서 찾는 Backend Engineer는 다음과 같은 미션을 수행합니다.
자동화: 데이터 수집, 변환 및 검출 단계와 데이터 품질을 높이는 과정을 자동화하고 최적화 합니다.
지속적인 데이터 품질 관리 구현: 높은 품질의 학습 데이터가 신속하게 프로덕션 환경에 반영될 수 있도록 지속적인 데이터 품질 관리를 설계하고 구축합니다.
운영 효율성 극대화: DIC의 Data Pipeline 운영 과정에서 발생하는 비용을 최소화하고, 시스템의 안정성과 확장성을 보장합니다.
[Key Responsibilities]
Backend Engineer는Data 관리 서비스 기술 리더로서 복잡한 문제를 해결하고 팀의 방향을 설정하는 중요한 역할을 수행합니다. 주요 책임 사항은 다음과 같습니다.
Data의 수집: 한국, 미국 및 유럽 내 자동차에 설치된 데이터 수집 SW와 연동되어 데이터의 수집 상황을 실시간으로 모니터링하고, 예외 상황을 운전자에게 전달하는 서비스를 개발합니다.
Data의 변환: AI 학습 및 평가 데이터를 생성하기 위해 데이터 ETL(Extract, Transform, Load) 과정을 서비스로 구현하고 유지 보수합니다.
아키텍처 설계 및 구현: Data Pipeline에 필요한 서비스 아키텍처를 설계하고, 각 구성 요소가 효율적으로 연계되도록 구현합니다.
학습 데이터 품질 개선: 학습 데이터의 품질 개선에 필요한 파이프라인을 지속적으로 최적화합니다.
데이터 엔지니어링 협업: 데이터 엔지니어와 협력하여 데이터 파이프라인을 최적화하고, 데이터 준비 과정에서 발생할 수 있는 병목을 제거하여 데이터 파이프라인과 연계를 강화함으로써 시스템의 일관성과 효율성을 높입니다.
기술적 리더십 및 멘토링: 주니어 팀원들에게 기술적인 가이드를 제공하고 그들의 성장을 도모하며, 기술 전략을 수립하고 팀 내 기술 표준을 설정하여 이를 구현합니다.
[Basic Qualifications]
총 5년 이상의 Backend Service 개발 경력을 가지신 분(최소 1년 이상의 Public Cloud 서비스 개발)
AWS 인프라 관리, Linux 경험이 있으신 분
C++을 포함하여 Python, Java, JavaScript 등 최소 2개 이상의 프로그래밍 언어에 대한 실무 경험이 있으신 분
문제 해결 능력이 있으신 분
프로젝트 관리 능력이 있으신 분
커뮤니케이션 및 문서화 능력이 있으신 분: 복잡한 기술적 내용을 명확하게 전달할 수 있는 탁월한 커뮤니케이션 및 문서화 능력
기술 스택: AWS, Ubuntu, Docker, Django, PostgreSQL, SQL, MongoDB
[Preferred Qualifications]
전문적인 백엔드 엔지니어링 기술: 데이터베이스 설계, API 개발, 마이크로서비스 아키텍처에 대한 심도 있는 이해
Kubernetes(k8s) 및 MLOps 관련 플랫폼 경험:Kubernetes(k8s), MLFlow, KubeFlow 등 MLOps 관련 플랫폼에 대한 다양한 경험과 깊은 이해를 보유
ML 및 소프트웨어 개발 프로세스 이해: ML 모델 개발 및 소프트웨어 개발 프로세스에 대한 명확한 이해와 실무 경험
데이터 파이프라인 구성 경험: 엔드 투 엔드(End-to-end) Full Stack 데이터 파이프라인 구성 경험 보유
클라우드 인프라 경험: AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼에서 인프라 설계, 구축 및 운영 경험
데이터 파이프라인 및 워크플로 관리 도구 경험: Airflow 등 데이터 파이프라인 및 워크플로 관리 도구 사용 경험
객체 지향 또는 함수형 스크립트 언어 경험: Python, Java, C++, JavaScript 등 객체 지향 및 함수형 스크립트 언어 사용 경험
[Application]
필수: 국문 또는 영문 이력서 PDF 파일로 제출
선택: 자기소개서/포트폴리오/논문
[Recruitment Process]
서류 전형 – SC Test 전형 - 리크루터 폰 스크리닝 - 면접 전형 – 평판조회(5년차 이상 해당) – 처우 협의 – 최종 합격
(전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.)
[Others]
전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
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.
We Empower Everything To Perceive Intelligently
STRADVISION은 We Empower Everything to Perceive Intelligently 라는 미션을 가지고, AI기반의 카메라 인식기술로 모두의 더 나은 삶을 만들어가고 있습니다. 우리가 만든 소프트웨어가 모든 것을 빈틈없이 정확하게 인식하여, 세상의 올바른 의미를 전달할 수 있도록 현재 전 세계 8개 오피스, 300여명 규모 동료들과 Vision Perception AI 기술을 만들어가고 있습니다.
더 나은 세상을 만들기 위한 VISION AI 기술, STRADVISION의 의미 있는 도전을 함께 만들어갈 동료를 찾습니다.
STRADVISION의 Data Pipeline Team(DPT)은 Data Innovation Center(DIC)에 소속되어, 자율주행 AI 학습에 필요한 데이터를 처음부터 끝까지 책임지는 서비스를 구축·운영합니다. 이 팀에서 Backend Engineer는 안정적인 데이터 수집 환경을 구축하고, ML 모델 검증과 데이터 품질 개선을 위해 신규 서비스를 개발하거나 기존 서비스를 고도화합니다. 이를 위해 다양한 하드웨어 플랫폼과의 연동 기술 및 최신 MLOps를 능동적으로 학습하고 서비스에 적용하는 능력이 요구되며, 부서 간 긴밀한 협력을 위한 뛰어난 커뮤니케이션 및 문서화 역량도 필수적입니다. 이 모든 역량을 바탕으로 자율주행 AI 학습에 필요한 양질의 데이터를 효율적으로 제공하고, 전체 파이프라인의 고도화와 비용 절감을 동시에 달성하려는 팀 목표를 실현하는 것이 이 포지션의 핵심 미션입니다. 팀에서 찾는 Backend Engineer는 다음과 같은 미션을 수행합니다.
자동화: 데이터 수집, 변환 및 검출 단계와 데이터 품질을 높이는 과정을 자동화하고 최적화 합니다.
지속적인 데이터 품질 관리 구현: 높은 품질의 학습 데이터가 신속하게 프로덕션 환경에 반영될 수 있도록 지속적인 데이터 품질 관리를 설계하고 구축합니다.
운영 효율성 극대화: DIC의 Data Pipeline 운영 과정에서 발생하는 비용을 최소화하고, 시스템의 안정성과 확장성을 보장합니다.
[Key Responsibilities]
Backend Engineer는Data 관리 서비스 기술 리더로서 복잡한 문제를 해결하고 팀의 방향을 설정하는 중요한 역할을 수행합니다. 주요 책임 사항은 다음과 같습니다.
Data의 수집: 한국, 미국 및 유럽 내 자동차에 설치된 데이터 수집 SW와 연동되어 데이터의 수집 상황을 실시간으로 모니터링하고, 예외 상황을 운전자에게 전달하는 서비스를 개발합니다.
Data의 변환: AI 학습 및 평가 데이터를 생성하기 위해 데이터 ETL(Extract, Transform, Load) 과정을 서비스로 구현하고 유지 보수합니다.
아키텍처 설계 및 구현: Data Pipeline에 필요한 서비스 아키텍처를 설계하고, 각 구성 요소가 효율적으로 연계되도록 구현합니다.
학습 데이터 품질 개선: 학습 데이터의 품질 개선에 필요한 파이프라인을 지속적으로 최적화합니다.
데이터 엔지니어링 협업: 데이터 엔지니어와 협력하여 데이터 파이프라인을 최적화하고, 데이터 준비 과정에서 발생할 수 있는 병목을 제거하여 데이터 파이프라인과 연계를 강화함으로써 시스템의 일관성과 효율성을 높입니다.
기술적 리더십 및 멘토링: 주니어 팀원들에게 기술적인 가이드를 제공하고 그들의 성장을 도모하며, 기술 전략을 수립하고 팀 내 기술 표준을 설정하여 이를 구현합니다.
[Basic Qualifications]
총 5년 이상의 Backend Service 개발 경력을 가지신 분(최소 1년 이상의 Public Cloud 서비스 개발)
AWS 인프라 관리, Linux 경험이 있으신 분
C++을 포함하여 Python, Java, JavaScript 등 최소 2개 이상의 프로그래밍 언어에 대한 실무 경험이 있으신 분
문제 해결 능력이 있으신 분
프로젝트 관리 능력이 있으신 분
커뮤니케이션 및 문서화 능력이 있으신 분: 복잡한 기술적 내용을 명확하게 전달할 수 있는 탁월한 커뮤니케이션 및 문서화 능력
기술 스택: AWS, Ubuntu, Docker, Django, PostgreSQL, SQL, MongoDB
[Preferred Qualifications]
전문적인 백엔드 엔지니어링 기술: 데이터베이스 설계, API 개발, 마이크로서비스 아키텍처에 대한 심도 있는 이해
Kubernetes(k8s) 및 MLOps 관련 플랫폼 경험:Kubernetes(k8s), MLFlow, KubeFlow 등 MLOps 관련 플랫폼에 대한 다양한 경험과 깊은 이해를 보유
ML 및 소프트웨어 개발 프로세스 이해: ML 모델 개발 및 소프트웨어 개발 프로세스에 대한 명확한 이해와 실무 경험
데이터 파이프라인 구성 경험: 엔드 투 엔드(End-to-end) Full Stack 데이터 파이프라인 구성 경험 보유
클라우드 인프라 경험: AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼에서 인프라 설계, 구축 및 운영 경험
데이터 파이프라인 및 워크플로 관리 도구 경험: Airflow 등 데이터 파이프라인 및 워크플로 관리 도구 사용 경험
객체 지향 또는 함수형 스크립트 언어 경험: Python, Java, C++, JavaScript 등 객체 지향 및 함수형 스크립트 언어 사용 경험
[Application]
필수: 국문 또는 영문 이력서 PDF 파일로 제출
선택: 자기소개서/포트폴리오/논문
[Recruitment Process]
서류 전형 – SC Test 전형 - 리크루터 폰 스크리닝 - 면접 전형 – 평판조회(5년차 이상 해당) – 처우 협의 – 최종 합격
(전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.)
[Others]
전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
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.