• 2D 입력(이미지/스케치/문서)으로부터 고품질 3D 자산을 생성·복원하고, 미분가능 렌더링과 최적화 기법을 활용해 디자인＞제조로 이어지는 end-to-end 파이프라인을 구현합니다.

• 딥러닝 모델 설계·학습·평가 및 프로덕션 적용

• Differentiable Rendering 기반 역문제/최적화 알고리즘 설계·구현

• 3D 데이터 전처리(메시/포인트/카메라), 멀티뷰 일관성/재구성 파이프라인 개발

• 연구 결과의 코드화(모듈/테스트/문서화) 및 내부/외부 벤치마크 운영

• 학력: 대졸 이상

• 석사 이상, 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

• 3D Vision / Multi-View Geometry(카메라 모델, 포즈 추정, MVS/NeRF 등) 지식 및 유관 경험

• 컴퓨터 그래픽스(PBR, 셰이딩/라이팅, 렌더링 파이프라인) 지식 및 유관 구현 경험

• 3D 도메인 전문성: 3D Mesh, NURBS, CAD/곡면 모델링 이해 및 처리 경험

• 미분가능 3D 최적화: PyTorch3D 등으로 렌더러/지오메트리의 gradient-based 최적화 구현

• 생성 모델: Diffusion 이해 및 2D/3D 생성(예: SDXL, Trellis-3D 등) 연구·구현 경험

• Radiance Field 계열: NeRF/NeuS 등 볼륨/서피스 기반 최적화 구현 경험

• 커스텀 렌더러 구현, 쉐이더/레이 트레이싱 등 그래픽스 엔지니어링 경험

• 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

• 서류전형 ＞ 직무 인터뷰(실무진) ＞ 컬쳐핏 인터뷰(경영진) ＞ 처우협의 ＞ 최종합격

• 지원 경로: https://wcn1k5yo.ninehire.site