스태프 딥러닝 엔지니어, 상태 추정——Shield AI(원격, 미국)
Shield AI 자율 방어 시스템의 딥러닝 및 3D 비전 업무를 주도합니다. 상태 추정을 위한 위치 추정, 내비게이션 및 Hivemind SDK 기능을 개발합니다.
설명
- 특징 검출, 매칭, 시각적 대응, 깊이, 상대 자세 및 이미지-지도 위치 추정을 위한 모델을 생성하고 평가합니다.
- 학습된 시각 특징과 기하학적 기법을 결합해 위치 추정의 정확도, 복원력 및 복구 성능을 강화합니다.
- 데이터셋 큐레이션, 주석 사양, 라벨링 도구, 자동화된 품질 관리 및 커버리지 분석을 포함한 데이터 준비와 감독 학습 관행을 주도합니다.
- 딥러닝 도구를 평가하고 실험 추적, 구성 관리, 데이터셋 및 모델 버전 관리를 갖춘 재현 가능한 학습 프로세스를 수립합니다.
- 조명, 시점, 고도, 지형, 날씨 및 센서 특성의 변화를 고려하는 평가를 구축합니다.
- 모델 실패를 조사하고 데이터, 감독 학습, 모델링 및 시스템 통합 전반의 개선을 이끕니다.
- 상태 추정 엔지니어와 협력해 학습된 측정값과 신뢰도 추정치를 VIO 및 지형 상대 내비게이션 시스템에 통합합니다.
- 탑재 컴퓨팅 자원, 메모리 및 지연 시간 제약을 기준으로 모델을 측정하고 최적화와 런타임 검증에 기여합니다.
- Hivemind SDK를 위한 테스트 및 문서화가 완료된 구성 요소와 인터페이스를 제작합니다.
- 소프트웨어, 시스템 및 비행 시험 팀과 협업합니다.
지원 자격
- 항공우주공학, 전기공학, 로보틱스, 컴퓨터과학 또는 관련 분야의 석사 학위와 관련 전문 경력 4년 이상. 또는 박사 학위와 경력 2년.
- PyTorch 또는 이에 준하는 프레임워크를 사용해 모델을 설계, 학습, 디버깅 및 평가한 실무 경험.
- 카메라 모델, 좌표 변환, 사영 기하학 및 다중 시점 기하학에 대한 탄탄한 이해.
- 비전 기반 내비게이션, 시각 지리 위치 추정, Structure from Motion, SLAM, 3D 재구성 또는 깊이 추정 등의 분야에서 응용 경험.
- 고급 Python 역량과 유지 관리가 쉽고 재사용 가능한 소프트웨어를 개발한 실적.
- 문제 정의와 원시 데이터부터 학습, 평가 및 통합 준비까지 컴퓨터 비전 기능을 발전시킨 경험.
- 데이터 수집, 정제, 필터링, 중복 제거 및 데이터셋 버전 관리를 포함한 센서 데이터 파이프라인 개발 경험.
- 개발 도구를 선택하고 구성 관리, 실험 추적, 체크포인트 관리 및 GPU 성능 디버깅을 아우르는 재현 가능한 학습 워크플로를 만들 수 있는 능력.
- 벤치마크 작성, 데이터 누수 방지, 운영 조건별 성능 검토 및 모델 지표와 다운스트림 기하 또는 위치 추정 정확도의 연관 분석 경험.
- 추론 지연 시간과 메모리 사용량을 프로파일링하고, 모델 인터페이스와 전처리를 문서화하며, 정확도와 컴퓨팅 자원 간의 절충을 평가하고, 내보내기·정밀도·런타임 최적화에 대해 조언할 수 있는 능력.
- 가정, 실험 결과 및 설계상의 절충을 명확히 설명하고 연구 결과를 프로덕션 소프트웨어로 전환할 수 있는 커뮤니케이션 능력.
- 채용 제안은 신원 조회 통과를 전제로 하며 추천인 조회가 포함될 수 있습니다.
복리후생
- 보너스 보상.
- 복리후생 패키지.
- 주식 참여.
- 임시 직원은 근무 60일 후 임시 직원용 복리후생 패키지를 받습니다.