Auto Labeling Developer
Technology
Confidential서울 강남구, 대한민국1개월 전까지 2026. 5. 20.
현장 근무
직무 설명
- 모집요강
- 직무내용
주요업무
- Object Detection 용 Auto Labeling 파이프라인 설계 및 개발
– 카메라 및 LiDAR 데이터에 대한 자동 레이블링 알고리즘 적용
- 사전 학습 모델(Pre-trained Model) 기반 자동 어노테이션 시스템 구축
– Zero-shot / Few-shot 추론을 활용한 레이블 자동 생성
- 어노테이션 품질 검수 자동화 모듈 개발
- 학습 데이터 관리 파이프라인 구축 및 유지보수
- Perception 모델 학습 팀과 협력하여 데이터 품질 지속 개선
- 어노테이션 툴 연동 및 내부 레이블링 플랫폼 개선
- 관련 분야 개발 경력 3 년 이상 (컴퓨터 비전, ML 엔지니어링 등)
- Python 프로그래밍 능숙 및 딥러닝 프레임워크(PyTorch 또는 TensorFlow) 활용 능력
- Object Detection 및 Image Segmentation 모델에 대한 이해 및 실무 경험
- OpenCV 등 컴퓨터 비전 라이브러리 활용 능력
- 데이터 전처리 및 어노테이션 파이프라인 구축 경험
- Git 을 활용한 협업 개발 경험
- Linux 기반 개발 환경에 익숙한 자
- 언어 : Python, C++ (보조)
- 딥러닝 : PyTorch, TensorFlow, ONNX
- 모델 : YOLO 계열, DETR / DINO, SAM, Grounding DINO
- 비전 라이브러리 : OpenCV, Albumentations, Open3D
- 데이터 관리 : DVC, MLflow, CVAT, Labelbox
- 인프라 : Linux, Docker, Git, GPU 서버 환경
- 자율주행 또는 ADAS 분야 데이터 어노테이션 관련 경험
- SAM(Segment Anything Model), Grounding DINO 등 최신 Foundation Model 활용 경험
- 3D Point Cloud 데이터(LiDAR) 처리 및 어노테이션 경험
- CVAT, Labelbox, Scale AI 등 어노테이션 툴 연동 또는 커스터마이징 경험
- Active Learning 또는 Semi-supervised Learning 기반 데이터 효율화 경험
- MLOps 파이프라인(Airflow, MLflow, DVC 등) 구축 경험
- 대용량 이미지/포인트 클라우드 데이터셋 처리 경험
- 관련 학위 보유 (컴퓨터공학, 전기전자공학, AI 관련 학과 등)
- 선택적 근로시간제
- 성과 인센티브 및 스톡옵션 제공
- 고성능 GPU 서버 및 최신 개발 장비 지원
- 컨퍼런스 참가비 및 외부 교육비 지원 (CVPR, ICCV, IV 등)
- 논문 구독 및 학술 자료 지원
- 고성과자의 경우 학위 위탁 과정 진행 가능 (석사 또는 MBA 파트타임 진학 및 회사지원)
- 종합건강검진(본인&배우자) 및 검진 당일 휴가 부여
- 연말 shut-down 휴가 부여
- 명절 특별휴가 부여
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모집 직종,모집 인원,경력,학력,고용형태,근무 예정지,임금조건,채용 직급,우대조건을(를) 제공하는 표
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- *고용형태**
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