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 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 Engineer는 Data 관리 서비스 기술 리더로서 복잡한 문제를 해결하고 팀의 방향을 설정하는 중요한 역할을 수행합니다.
- 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]
- 데이터베이스 설계, API 개발, 마이크로서비스 아키텍처에 대해 깊은 이해도를 가지신 분
- Kubernetes(k8s), MLFlow, KubeFlow 등 MLOps 관련 플랫폼에 대한 다양한 경험을 보유하신 분
- ML 모델 개발 및 소프트웨어 개발 프로세스에 대한 명확한 이해와 실무 경험이 있으신 분
- 엔드 투 엔드(End-to-end) Full Stack 데이터 파이프라인 구성 경험을 보유하신 분
- AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼에서 인프라 설계, 구축 및 운영 경험이 있으신 분
- Airflow 등 데이터 파이프라인 및 워크플로 관리 도구를 사용해보신 분
- Python, Java, C++, JavaScript 등 객체 지향 및 함수형 스크립트 언어를 사용하여 개발해보신 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 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 Engineer는 Data 관리 서비스 기술 리더로서 복잡한 문제를 해결하고 팀의 방향을 설정하는 중요한 역할을 수행합니다.
- 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]
- 데이터베이스 설계, API 개발, 마이크로서비스 아키텍처에 대해 깊은 이해도를 가지신 분
- Kubernetes(k8s), MLFlow, KubeFlow 등 MLOps 관련 플랫폼에 대한 다양한 경험을 보유하신 분
- ML 모델 개발 및 소프트웨어 개발 프로세스에 대한 명확한 이해와 실무 경험이 있으신 분
- 엔드 투 엔드(End-to-end) Full Stack 데이터 파이프라인 구성 경험을 보유하신 분
- AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 플랫폼에서 인프라 설계, 구축 및 운영 경험이 있으신 분
- Airflow 등 데이터 파이프라인 및 워크플로 관리 도구를 사용해보신 분
- Python, Java, C++, JavaScript 등 객체 지향 및 함수형 스크립트 언어를 사용하여 개발해보신 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]]