딥인사이트｜Vision AI 개발자 (병역특례용_전문연구요원 신규/편입)

상시 모집

🔎회사소개

(주)딥인사이트는 현재 판교테크노밸리에 위치한 인공지능(AI) 기반의 3D 센싱(Sensing) 솔루션 전문 기업으로, 모빌리티, 자율주행, 보안, 로보틱스, 스마트 팩토리, 스마트 시티, 물류 자동화 등 4차산업의 다양한 분야에 인공지능(AI), 3D 센싱(Sensing), 광학 기술(Optics)을 융,복합 적용한 제품 및 시스템 출시로 3D카메라 및 3D Vision 시장을 선도하고 있습니다.

🔎팀 소개

딥인사이트 연구소는 “다양한 산업 현장의 문제를 해결하는 3D Vision AI”를 연구합니다. 특정 도메인에 갇히지 않고, 모빌리티부터 로봇의 공간 인지, 스마트 팩토리의 정밀 검사까지 폭넓은 영역에서 AI 및 최적 알고리즘 기술을 적용합니다.

우리 팀은 다음과 같은 목표를 가지고 연구합니다:

기술 융합: 2D 이미지를 넘어, Depth 정보(3D)와 광학 기술을 결합하여 기존 Vision AI의 한계를 극복합니다.
Edge AI 최적화: 무거운 서버가 아닌, 차량용 SoC나 로봇, IoT 디바이스 등 제한된 리소스 환경에서도 실시간으로 작동하는 경량화 모델을 개발합니다.
Real-World Problem Solving: 통제된 환경이 아닌, 실제 현장의 다양한 변수(조명, 날씨, 가려짐 등)를 극복하는 강건한(Robust) 인공지능을 만듭니다.
신뢰할 수 있는 알고리즘: 딥러닝 네트워크를 블랙박스로 활용하지 않습니다. 모델의 구조와 메커니즘에 대한 이해, 통계적 분석과 수학적 모델링이 결합된 신뢰도 높은 하이브리드 알고리즘을 설계합니다.

💻주요업무 (아래 업무 중 한가지 요건 충족)

전문연구요원으로서 귀하는 다양한 산업 분야(모빌리티, 로보틱스, 스마트팩토리 등)에 적용되는 핵심 Vision AI 알고리즘을 선행 연구합니다. 네가지 카테고리 중 하나의 업무 범위를 경험해보셨다면 지원 가능합니다.

1. Multi-Domain Vision AI 모델 연구

모빌리티: 운전자 및 탑승자 모니터링(DMS/OMS), 시계열 상황 인식, Domain adaptation
로보틱스/공장: 3D 객체 인식(3D Object Detection), 포즈 추정(Pose Estimation), 결함 탐지(Anomaly Detection)
보안/스마트시티: 군중 밀집도 분석, 이상 행동 감지, 객체 추적(Tracking)

2. 3D Vision & Sensor Fusion 연구

ToF, Stereo Camera 등 3D 센서 데이터 처리 및 노이즈 제거
RGB + Depth 멀티모달(Multi-modal) 데이터 융합 알고리즘 개발
3D Point Cloud 처리 및 공간 정보 인식 기술 연구

3. On-Device AI 최적화 및 경량화

다양한 임베디드 타겟(NPU, DSP, GPU)에 맞는 모델 경량화(Quantization, Pruning)
추론 속도(Latency) 및 하드웨어 제약을 고려한 대안 아키텍처 설계
Edge Device 상용화를 위한 전처리/후처리 파이프라인 최적화

4. 통계 기반 데이터 분석 및 알고리즘 설계

센서 노이즈 특성(ISP) 분석 및 데이터 정규화(Normalization)를 위한 통계적 모델링
딥러닝 기법과 Bayesian 추론, Kalman Filter 등 고전적/통계적 컴퓨터 비전 알고리즘의 하이브리드 설계
모델의 불확실성(Uncertainty) 추정 및 시스템 최종 판단의 신뢰성 확보를 위한 알고리즘 개발

✔️자격요건

[필수] 병역특례(전문연구요원) 신규 편입 또는 전직이 가능하신 분
[필수] 석사 학위 이상 소지자 (컴퓨터공학, 통계학, 수학, 전자공학 등 관련 전공)
[선택] Python, C/C++ 등을 활용한 알고리즘 구현 능력이 우수한 분
[선택] 확률/통계, 선형대수 등 수학적 베이스가 탄탄하신 분
[선택] Deep Learning Framework (PyTorch, TF) 활용 능력
[선택] 논문에 나오는 수식을 코드로 구현하고 검증할 수 있는 능력

✨우대사항

Computer Vision, Signal Processing, ML/Deep Learning 분야 연구 경험
3D Geometry, SLAM, VIO(Visual Inertial Odometry) 관련 지식 보유자
다양한 센서 데이터(IMU, Radar, Lidar, ToF 등)를 다뤄본 경험
최적화 이론(Optimization Theory) 및 수치 해석에 대한 이해
C/C++ 임베디드 프로그래밍 및 알고리즘 포팅 경험
Top-tier 학회(CVPR, NeurIPS, ICML, AAAI 등) 논문 게재 경험

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