​🔎직무 소개

차량용 Edge AI 시스템 SW 개발자는 운전자(인캐빈)와 주행 상황(아웃캐빈)을 인식하는 여러 AI 모델이 차량 장치에서 실시간으로 안정적으로 동작하도록 실행 소프트웨어를 개발합니다.

센서 입력부터 모델 추론과 결과 전달까지 연결하는 담당 실행 모듈의 통합·성능·장애 대응을 책임집니다.

AI 모델·하드웨어 개발자와 협업하여 개별 AI 모델을 차량 환경에서 함께 검증하고 활용할 수 있는 소프트웨어로 완성합니다.

💻주요 업무

· 실시간 센서 입력 및 녹화 데이터 재생, 전처리, AI 추론, 결과 전달을 연결하는 C++ 실행 파이프라인 개발

· 센서 타임스탬프 정렬, 버퍼·큐 관리, 프레임 유실 및 시간 드리프트 처리와 구간별 지연 계측

· GPU/NPU SDK·런타임에 AI 모델 연동, 연산자 호환성·메모리·데이터 복사·추론 병목 분석 및 개선

· 다중 모델의 비동기 실행, 우선순위·실행 주기·결과 유효시간 관리와 모듈 간 인터페이스 구현

· 센서 입력 누락·추론 시간 초과·프로세스 종료를 감지하는 Watchdog과 대체 경로·복구 로직 개발

· 부하·장애 주입·장시간 실행 시험 자동화, 재현 가능한 로그·성능 보고서·인터페이스 문서 작성

✔️자격요건

[필수요건]

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

·  해외 파견(미국 퍼듀대학교) 활동 시 현지 연구원과 원활환 협업활동 가능한 소통능력

·  경력: 담당 모듈을 독립적으로 설계·구현·디버깅하고 협업할 수 있는 경력 개발자

·  필수 경력 및 업무 경험: 실제 GPU/NPU 장치에 AI 모델을 배포·연동하고 센서 또는 스트리밍 처리 문제를 해결한 경험

·  필수 기술/지식: C++·Linux, 멀티스레드·프로세스·IPC, 메모리 및 동시성 제어, 비동기 입력·큐 처리

·  필수 기술 및 역량: 전체 파이프라인 지연과 자원 사용을 계측하여 병목을 개선하고, 장애를 재현·복구·검증하는 역량

[우대요건]

·  관련 산업 또는 유사 직무 경험: 차량 인지 SW, 로봇 인지, 산업용 Edge Vision 또는 임베디드 영상 AI 제품 개발

·  관련 자격증 보유: 기능안전·ASPICE 관련 교육 이수 또는 실무 경험 우대

·  특정 프로그램 및 Tool 활용 능력: ROS 2/Autoware, 차량용 NPU SDK, 성능 프로파일러, Python 시험 자동화 경험

·  기타 직무 수행에 도움이 되는 경험 및 역량: PTP/gPTP, CAN·Ethernet, 장애 주입 시험, 요구사항과 시험 결과의 추적 관리

✅ 전형방법

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

제출 서류: 국문 이력서 및 경력기술서. 담당 범위, 실제 장치 환경, 지연·자원 사용 개선 및 장애 해결 사례를 기재해 주세요.

실무 면접: 프로젝트 기반으로 추론 파이프라인 구조, 다중 모델 자원 경합, 타임아웃·복구 설계와 계측 결과를 확인합니다.

✔️ 기타 근무 조건

매년 3개월 미국 파견활동 필수 예정