주니어 컴퓨터비전 AI 개발자(Computer Vision AI Engineer)

Human-centered Vision 모델 개발

• 얼굴, 입술, 시선, 자세 등 사람 중심 영상 데이터 기반 vision 모델 개발
• facial landmark, mouth RoI, face alignment, pose estimation 기반 특징 추출 및 분석
• 입술 움직임, 표정을 포함한 얼굴 움직임 등 시계열 영상 패턴 분석 모델 개발

Video / Temporal Modeling

• 2D CNN, 3D CNN, Transformer 기반 영상 인식 모델 구현 실험
• frame-level feature, temporal feature, landmark sequence 기반 모델 학습
• lip motion, facial dynamics, pose(gesture) 등 시간 축 변화가 중요한 데이터 처리

데이터 및 학습 파이프라인 구축

• 영상 데이터 전처리, annotation 구조화, 학습 데이터셋 구성
• 얼굴 검출, landmark extraction, RoI 크롭, 이미지 정규화(normalization) 파이프라인 구현
• 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 기반 모델 학습, 평가, 모니터링, 성능 비교 실험 수행

실제 응용을 위한 AI 애플리케이션 개발

• 웹캠 또는 카메라 입력 기반의 AI 데모 애플리케이션 개발
• 모델 추론 결과 시각화 및 API 등 개발
• 연구 코드 재현을 위한 모듈화, 실험 자동화

• Computer Vision 또는 Deep Learning 관련 프로젝트 경험
• PyTorch 기반 모델 학습 및 실험 경험
• 이미지 또는 비디오 데이터 처리 경험 CNN, Transformer, 3D CNN, RNN/LSTM 등 vision 또는 sequential model에 대한 이해
• 얼굴 검출, landmark, pose estimation, segmentation, object detection 중 하나 이상에 대한 연구 및 프로젝트 경험 또는 이해

• 선형대수, 기하학, 확률통계 등 컴퓨터비전과 딥러닝에 필요한 수학적 개념에 자신이 있는 분
• 카메라 좌표계, 투영변환 등 camera geometry에 대한 기본적 이해가 있는 분
• 3D face reconstruction, 3D depth estimation 등 3차원 비전 분야에 관심 또는 프로젝트 경험 이 있는 분
• lip reading, Visual Speech Recognition 등 영상기반 시계열 문제에 관심이 있는 분
• 논문 구현, 연구 프로젝트, AI경진대회 등을 통해 스스로 문제를 정의하고 해결해본 경험이 있는 분

(1) 서류 전형

(2) 기술 면접 및 임원 면접

(3) 최종 합격 기술면접에서는 지원자의 경력 수준에 따라 다음과 같은 내용을 확인합니다.

• 이미지, 영상 데이터처리 및 모델 학습 과정에 대한 일반적인 지식과 이해
• 본인이 수행한 컴퓨터 비전 또는 딥러닝 프로젝트 경험
• 인공지능 모델 성능을 평가하고 개선했던 방식