[담당업무]

1. 멀티모달 퓨전 및 BEV (Multi-Modal Fusion & BEV)

  - 카메라, LiDAR, Radar 데이터를 통합하는 최첨단 BEV(Bird’s-Eye-View) 및 Transformer 기반의 

    퓨전 전략(Early, Late, Mid-level) 설계 및 구현

2. 고도화된 인지 시스템 (Advanced Perception Suite)

  - 3D 객체 검출(Object Detection), 다중 객체 추적(MOT), Dense Occupancy Grid 및 

    세그멘테이션(Semantic Segmentation)을 위한 SOTA 모델 개발 및 배포

3. 센서 정렬 (Sensor Alignment)

  - 이기종 센서 간의 정밀한 공간적(Extrinsic/Intrinsic Calibration) 및 시간적(Temporal Synchronization) 정렬을

    위한 자동화 파이프라인 구축 

4. 양산형 ML (MLOps)

  - 데이터 큐레이션 및 증강(Augmentation)부터 모델 경량화(Pruning, Quantization), 실환경 엣지 배포에 

    이르는 DNN 전체 라이프사이클 리딩

[지원자격]

- 컴퓨터공학, 로보틱스 또는 관련 분야 석사/박사 학위 소지자 (컴퓨터 비전 또는 딥러닝 전공 필수) 

- 자율주행 인지 또는 자율 로보틱스 분야 실무 경력 3년 이상

- 기하학적 컴퓨터 비전(Geometric CV), 시계열 네트워크(RNN/Transformer), 객체 추적을 위한 

  확률론적 필터링(Probabilistic Filtering)에 대한 깊은 이해

- 기술 스택

   : Python 및 C++ 활용 능력 우수자, PyTorch 프레임워크 기반 실무 경험 필수

- 최적화 : 모델 양자화(Quantization) 및 NVIDIA TensorRT 등을 활용한 임베디드 하드웨어 타겟 배포 경험 우대

- 연구 역량 : CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS 등 글로벌 탑티어 학회 논문 게재 이력자 우대

- 시스템 설계 : 복잡한 멀티모달 인지 시스템을 초기 단계부터 직접 설계 및 구축한 경험자 우대