​🔎직무 소개

멀티모달 인캐빈 AI 개발자는 운전자·탑승자의 상태와 차량 실내 상황을 정확하게 인식하여 차량 내 안전 기능을 지원하는 AI 모델을 개발합니다.

적외선 영상 2종(DMS+OMS)과 레이더·음향·차량 신호 총 5종을 결합하는 담당 인지 모델의 설계·학습·평가를 맡고, 실제 차량 조건에서의 인지 성능을 책임집니다.

데이터 엔지니어·차량용 실행 플랫폼 개발자와 협업하여, 실제 차량 장치에서 성능이 검증된 인지 모델을 제공합니다.

💻주요 업무

· 운전자·탑승자 모니터링(DMS/OMS) 및 상황 인식 모델의 기준 모델 구성, 학습·평가·성능 개선

· 카메라 영상, 레이더·음향·차량 상태 신호(CAN)의 입력 시점 정렬, 특징 추출 및 학습 기반 융합 모델 구현

· 영상 단독 대비 융합 효과와 모달리티별 기여도 비교, 센서 결측·비동기 입력 조건의 강건성 검증

· 데이터 분포·라벨 품질·오탐·미탐 분석, 추가 수집 및 증강 우선순위 도출

· 피험자·주행 세션 간 데이터 누수를 방지하는 평가셋 구성과 조건별 검출률(TPR)·오탐 평가 자동화

· ONNX 모델·양자화 보정용 데이터·입출력 규격 제공, 모델 최적화 개발진과 경량화·차량 탑재 후 성능 저하 분석 및 개선

✔️자격요건

[필수요건]

· 학력: 박사 학위 소지자 / 컴퓨터공학·전자공학·인공지능 등 관련 전공 또는 이에 준하는 모델 개발 역량

· 경력: 데이터 분석부터 모델 학습·평가·개선까지 독립적으로 수행할 수 있는 경력 개발자

· 필수 경력 및 업무 경험: 영상·시계열 인지 모델 개발 및 영상과 다른 신호를 결합한 융합 모델의 직접 구현·비교 검증 경험

· 필수 기술/지식: Python·PyTorch, 컴퓨터비전, 시계열 모델링, 데이터 전처리, 재현 가능한 학습·평가 코드 작성

· 필수 기술 및 역량: 라벨·데이터 불균형·도메인 차이 및 오탐·미탐 분석, 모델 내보내기와 원본·탑재 모델의 성능 비교 역량

[우대요건]

· 관련 산업 또는 유사 직무 경험: DMS/OMS, 시선·얼굴·자세·행동 인식, 차량·로봇의 학습 기반 멀티모달 인지 개발

· 관련 자격증 보유: 별도 지정 자격증 없음. 직무 관련 모델 구현·검증 경험 우대

· 특정 프로그램 및 Tool 활용 능력: ONNX, ONNX Runtime, 실험 관리 도구, PTQ/QAT 및 양자화 성능 분석 경험

· 외국어 능력: 영문 논문·기술문서 이해 및 모델 구현에 필요한 내용 정리 가능

· 기타 직무 수행에 도움이 되는 경험 및 역량: 영상과 Radar·음향·CAN 융합, Euro NCAP 관련 평가, 센서 결측 대응 및 탑재 최적화 협업

✅ 전형방법

서류전형 → 1차 실무 면접 → 2차 임원 면접 → 처우 협의 → 최종 합격

제출 서류: 국문 이력서 및 경력기술서. 직접 구현한 모델, 데이터·평가 설계, 융합 효과와 성능 개선 사례를 기재해 주세요.

실무 면접: 프로젝트 기반으로 영상 단독·융합 모델 비교, 모달리티 제거·결측 실험, 데이터 누수 방지와 배포 후 성능 검증을 확인합니다.