[자회사] CV(Computer Vision) Engineer(미들)

Computer Vision은 이미지와 영상 속 정보를 데이터화하고, 사람이 판단하던 복잡한 상황을 AI가 이해할 수 있도록 만드는 핵심 기술입니다.

SMT AI에서 실제 산업 문제를 정의하고, CV 기술을 설계하며, 이를 제품과 서비스까지 연결할 수 있는 CV Engineer를 찾습니다.

주요 업무

1. Computer Vision 모델 개발

• 이미지·영상 기반 AI 모델 설계 및 개발

• Object Detection, Classification, Segmentation, Tracking 등 CV 모델 개발

• 실제 산업 데이터의 특성을 고려한 모델 Architecture 설계 및 개선

• 모델 학습 및 성능 평가를 위한 실험 설계

• Error Analysis를 통한 모델 성능 개선

• 최신 Computer Vision 기술 및 논문을 검토하고 실제 문제에 적용

2. Vision / Multimodal AI 기술 개발

• VLM(Vision-Language Model) 및 Multimodal Model 기반 기술 개발

• 이미지·영상과 텍스트 데이터를 결합한 AI Pipeline 설계

• 기존 CV 모델과 VLM/LLM을 결합한 새로운 문제 해결 방식 연구

• 이미지·영상에 대한 이해 및 추론 기술 개발

3. 산업 데이터 기반 AI 문제 해결

• 실제 고객 및 산업 현장의 문제를 AI 관점에서 정의

• 이미지·영상 데이터의 특성 분석 및 학습 데이터 설계

• 데이터 수집·전처리·정제 및 품질 개선

• 문제에 적합한 모델 및 기술 선정

• 모델 성능뿐 아니라 실제 업무 환경에서의 활용 가능성까지 검증

4. AI 기술의 제품화

• 개발한 CV 모델을 실제 서비스 및 AI Pipeline에 적용

• Backend/Data Engineer 등과 협업하여 AI 서비스 구조 설계

• Inference 성능 및 비용 최적화

• GPU 기반 학습·추론 환경 개선

• PoC 단계의 기술을 실제 서비스 수준으로 발전

• Computer Vision / Deep Learning 관련 3~7년 수준의 실무 경험이 있으신 분

• Python, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발 경험이 있으신 분

• 이미지·영상 데이터를 활용한 AI 모델 개발 및 성능 개선 경험이 있으신 분

• 단순 구현을 넘어 문제에 적합한 모델과 방법론을 스스로 판단할 수 있는 분

• 모델 성능 저하의 원인을 분석하고 실험을 통해 개선해본 경험이 있으신 분

• 데이터부터 모델, 평가 방법까지 AI 개발 과정의 전반적인 흐름을 이해하시는 분

• 새로운 AI 기술을 빠르게 학습하고 실제 문제에 적용할 수 있으신 분

• AI/Backend/Data 등 다른 직군과 기술적으로 협업할 수 있는 분

• 연구 결과를 실제 서비스와 제품으로 연결하는 데 관심이 있으신 분

• Computer Vision / Deep Learning 기반 제품 ·서비스의 개발부터 상용 환경 배포 ·운영까지 경험하신 분

• Object Detection / Segmentation / Tracking / Pose Estimation 프로젝트 경험이 있으신 분

• Video Understanding / Video Analytics 관련 개발 경험이 있으신 분

• VLM / Multimodal Model 관련 프로젝트 경험이 있으신 분

• Transformer, ViT, CLIP, SAM 등 최신 Vision Architecture 활용 경험이 있으신 분

• OCR, Image Retrieval, Image Embedding 등 Vision 기술 개발 경험이 있으신 분

• 실제 서비스 환경에서 AI 모델을 배포하고 운영한 경험이 있으신 분

• 대규모 이미지·영상 데이터셋 구축 및 품질 관리 경험이 있으신 분

• GPU 기반 Distributed Training 경험이 있으신 분

• ONNX, TensorRT 등을 활용한 모델 경량화 및 Inference 최적화 경험이 있으신 분

• Docker, Kubernetes 등 Container 기반 AI 환경 경험이 있으신 분

• 모빌리티, 자동차, 보험, 제조 등 산업 데이터를 활용한 AI 프로젝트 경험이 있으신 분

* 채용 절차

서류 접수 ＞ Peer Interview (1차) ＞ Leader Interview (2차) ＞ 연봉 협상 ＞ 수습 입사 ＞ 정규직 전환

• 1,2 차 인터뷰는 동시 진행될 수 있습니다.

• 1차는 Technical Capability (직무 역량), 2차는 Business Capability & Fit (사업전략 및 인재상 부합여부, 미래 성장 가능성) 중심으로 진행

• 합격 후 3개월의 수습 기간이 있으며, 해당 기간은 월 급여 100% 지급됩니다.