| :: AI 엔지니어 :: | |
| Company Introduction | 인공지능(AI)디자인 전문기업 |
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| Job Description | 2D 입력(이미지/스케치/문서)으로부터 고품질 3D 자산을 생성•복원하고, 생성형 AI와 비전인식, 최적화 기법을 활용해 디자인제조로 이어지는 end-to-end 파이프라인을 구현 다음 중 하나에 대한 리서치 업무를 담당하여 수행 • 딥러닝 모델 설계•학습•평가 및 프로덕션 적용 • 비전 인식을 위한 AI 모델 연구개발 • 2D/3D 생성형 AI 연구개발 • 3D 데이터 전처리(메시/포인트/카메라), 멀티뷰 일관성/재구성 파이프라인 개발 • 연구 결과의 코드화(모듈/테스트/문서화) 및 내부/외부 벤치마크 운영 |
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| Job Requirement | • 컴퓨터과학 전공(또는 동등 역량) • 자료구조, 알고리즘, 운영체제에 대한 기본기(학부/대학원 수강 또는 동등 지식) • Python, PyTorch로 연구/개발을 원활히 수행 가능한 분 • macOS 또는 Ubuntu 환경에서 개발 경험(셸/패키지/빌드에 익숙) • 논문 아이디어를 실제 코드/실험으로 재현하고 성능을 개선해본 경험 [기술 스택] • DL: Python, PyTorch, PyTorch3D, NumPy, Numba • 3D/Graphics: Open3D, trimesh, blender (우대) diffusers, nvdiffrast, Kaolin • 시스템: Ubuntu/macOS, CUDA, TensorRT, Git, Docker [우대사항] • 생성형 AI: Diffusion 이해 및 2D/3D 생성(예: SDXL, Trellis3D 등) 연구•구현 경험 • 3D 도메인 전문성: 3D Mesh, NURBS, CAD/곡면 모델링 이해 및 처리 경험 • Epipolar geometry에 대한 이해: 3D Vision / Multi-View Geometry(카메라 모델, 포즈 추정, MVS/NeRF 등) 지식 및 유관 경험 • 미분가능 3D 최적화: PyTorch3D 등으로 렌더러/지오메트리의 gradient-based 최적화 구현 • 성능 최적화: CUDA 커널(pycuda 포함) 작성 또는 TensorRT 등으로 추론 최적화 경험 • 대규모 3D 데이터 파이프라인, 분산 학습, 실서비스 모델 서빙 경험 • 기타 관련 유경험자 |
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| Location | 경기(성남시) | Degree Level | 대졸이상 |
| Career Level | [협의] | ||
| No. of Recruitment | 0 | ||
| Salary | 업계최고대우 | ||
| Required Document | 이력서, 포트폴리오 | ||
| Others | - 원서 마감후 1차(서류) 합격자에 한하여 개별연락 - 해외여행에 결격 사유가 없는 자 - 이력서에 연락처, 희망연봉 게재 |
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| Contact/Inquiry | 권세미 / 컨설턴트 02-6281- 5095 ksm@nterway.com |
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