업무환경·장비• 8시~11시 사이 자율 출근 가능• 업무에 필요한 최신 기기 제공• 점심, 저녁 무제한 식대 지원• 회사 인근 주차장 이용 지원• 택시비 지원 건강·웰빙• 매년 건강검진 금액 지원• 경조사 발생 시 경조휴가·경조금 지원• 설·추석 등 명절 선물 제공• OTT 등 구독 서비스 지원• 중소 기업 청년 소득세 감면 지원 성장·전문성 지원• 업무 관련 도서 구매 지원• 외부 교육·세미나 참가 지원• 팀 워크숍 비용 지원• 특허 등록 지원• 내부 인재 추천 포상금 지급 문화·커뮤니티• 매월 사내 동호회 Activity Day 운영• 직원 간 교류를 위한 랜덤 런치 모임• 2년, 3년 장기 근속자 대상 기념 선물 제공

“Empower your future with Autonomous AI”뷰런은 도로, 도시, 산업 현장을 더 안전하고 효율적으로 만들고자 합니다.특정 센서나 하드웨어에 종속되지 않고, 어떤 조건과 환경 속에서도 감지, 판단, 예측, 행동으로 이어지는 실제 환경에서 작동하는 AI를 개발하고 있습니다.인지부터 예측까지, 현장에서 스스로 판단하고 움직이는 완벽한 자율화의 미래를 함께 만들어갈 ‘뷰러니’를 기다립니다! [Our Technology]<ol><li data-list="bullet">어느 현장에서나 일관된 인지 및 예측: PoC 단계부터 대규모 배포까지 단계적으로 확장할 수 있으며, 팀 규모와 글로벌 환경에 상관없이 일관된 품질과 성능을 제공합니다.</li><li data-list="bullet">모듈형 아키텍처 &amp; End to End 파이프라인: LiDAR 인지부터 센서 융합, 의사결정 로직까지 모듈화하여 빠르게 시작하고 확장할 수 있으며, 데이터 처리부터 라벨링, 학습, 검증, 배포까지 단절 없는 워크플로를 통해 개발 속도를 극대화합니다.</li><li data-list="bullet">현실 환경에서 흔들리지 않는 신뢰성: 처음부터 ‘안전’을 기준으로 설계하고 검증하여, 가장 중요한 순간과 현장에서 믿을 수 있는 성능을 최우선으로 제공합니다.</li></ol> [DL Team]뷰런의 DL팀은 LiDAR 세상의 문제를 해결하기 위해 딥러닝 '시스템' 자체를 연구합니다. 저희는 성능과 실시간성의 트레이드오프를 타협하지 않으며 , Edge 디바이스에 바로 적용되는 실질적인 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. 연구에 대해서는 누구보다 치열하게 몰입하지만, 팀과 함께 협업을 만들어 갈 수 있는 동료를 찾고 있습니다.

머신러닝 엔지니어

개발

Deep Learning Engineer(AutoLabeling)(전문연구요원 가능)

Deep Learning Engineer(AutoLabeling)

뷰런 본사

<ol><li data-list="bullet">LiDAR 기반 Autolabel 파이프라인 설계 및 구축</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">대용량 LiDAR 센서 데이터 처리를 위한 Offline Autolabel 시스템 개발</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">Point Cloud 기반 3D Object Detection, Segmentation 모델 고도화 및 Label 생성 파이프라인 개발</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">2D/3D Multi-Sensor 기반 고품질 3D Ground Truth 자동 생성 파이프라인 개발</li><li data-list="bullet">3D 인지 모델 기반 라벨 품질 고도화</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">LiDAR 3D Detection / Segmentation 모델 고도화를 통한 Autolabel 품질 개선</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">Multi-Sensor 등을 활용한 Label 정합성 개선</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">False Positive / False Negative 보정 등 Label 품질 개선</li><li data-list="bullet">Multi-Sensor 기반 품질 개선 및 확장</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">Camera 정보를 활용한 LiDAR Label의 신뢰도 및 품질 개선</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">Camera-LiDAR Calibration 정보를 활용한 2D-3D Label 검증 및 정합성</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">멀티 모달 센서 퓨전 기반의 Label 보정 및 품질 향상 기법 검토</li><li data-list="bullet">Autolabel 데이터 검증 및 분석</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">Autolabel 품질 평가 로직 개발</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">Label 품질 지표 및 검증 기준 설계</li><li data-list="bullet" class="ql-indent-1">실패 케이스 분석을 통한 Autolabel 파이프라인 개선 및 모델 학습에 활용 가능한 수준의 Ground Truth 품질 확보</li></ol>

<ol><li data-list="bullet">3D Object Detection / Segmentation 모델 상용화 경험이 있으신 분</li><li data-list="bullet">Autonomous Driving 데이터셋 또는 주행 센서 데이터 처리 경험이 있으신 분</li><li data-list="bullet">Camera-LiDAR 융합 인지 모델 개발 경험이 있으신 분</li><li data-list="bullet">Multi-frame LiDAR, Temporal Label Refinement 경험이 있으신 분</li></ol>

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<ol><li data-list="bullet">컴퓨터공학, 전자공학, 로봇공학 또는 관련 분야 석사 이상 학위를 보유하셨거나, 이에 준하는 실무 경험이 있으신 분</li><li data-list="bullet">Python 또는 C++ 프로그래밍에 대한 높은 숙련도를 갖추신 분</li><li data-list="bullet">PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험이 있으신 분</li><li data-list="bullet">LiDAR 기반 3D Computer Vision 모델 개발 또는 활용 경험이 있으신 분</li><li data-list="bullet">Point Cloud 데이터 처리 및 3D Object Detection / Segmentation 관련 경험이 있으신 분</li></ol>

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