Deep Learning Engineer(E2E Autonomous)

“기술로 안전을 실현하는 AI 기반 LiDAR SW 솔루션 뷰런테크놀로지”

뷰런테크놀로지는 사람과 인프라, 모든 이동의 순간을 더 안전하게 만드는 AI 기반 LiDAR SW 솔루션 전문기업입니다. 도로, 공사현장 등 위험이 도사리는 모든 공간에서 ‘오늘도 무사히’라는 가치를 실현하기 위하여 독자적인 기술력으로 자율주행과 스마트 인프라 분야의 글로벌 표준을 만들어 가고 있습니다.

[뷰런의 성장]

• 독보적 기술력과 시장 신뢰 입증: 뷰런은 24년 9월 220억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치에 성공하며, LiDAR 솔루션 분야의 독보적인 기술력과 성장 가능성을 증명했습니다.

• 글로벌 No.1을 향한 담대한 여정: 뷰런은 2026년 IPO 상장을 목표로 스케일업을 가속화하고 있습니다. 또한 25년 6월 LiDAR 기반 AI 개발통합 플랫폼 VueX의 아마존웹서비스(AWS) '소프트웨어 패스' 인증 및 AWS 마켓플레이스 제품 등록으로 글로벌 시장 진출의 기반을 마련했습니다.

• 본질에 집중하는 성장 문화: 뷰런은 ‘목표 달성’이라는 본질에 집중합니다. 불필요한 절차와 형식주의를 없애고, 모든 구성원 각자가 최고의 역량을 발휘하여 탁월한 성과를 만들어내는 환경을 제공합니다.

뷰런은 안전을 기술로 구현하는 세계 최고의 팀을 만들어 가고 있습니다. 더 안전한 세상을 만드는 여정에 함께 할 뷰러니를 기다립니다!

[합류하게 될 팀에 대해 알려드려요]

E2E팀은 세상의 물리 규칙을 인지 방식이 아닌 E2E AI 시스템을 활용하여 이해하고, 자율주행이 갖고 있는 기술적 한계점을 돌파하는 것을 최우선 가치로 삼고 있습니다.

우리의 가장 큰 목표는 단순히 연구 과정에서의 성과에 만족하지 않고 실제 도로 위에서 직접 구현하고, 적용하며 자율주행의 새로운 표준을 정립하는 것입니다. 이를 통해 기술적 임계치를 넘어서는 도전과 그 결과물이 실제 세상에 가져올 변화를 함께 만들어갈 동료를 찾습니다.

Responsibilities

• End-to-End AV 2.0을 위한 VLM/MLLM, VLA 계열 모델 연구 및 개발

• 다양한 학습 방법론 SFT, RFT (e.g., GDPO, GRPO) 및 WGM, 3DGS 월드 모델 및 시나리오 적용을 통한 정교한 주행 행동 구현 및 장기적 의사결정 성능 고도화

• 고품질 대용량 주행 데이터 생성 및 시나리오에 맞춰 의사결정의 근거와 인과관계를 명확히 보여줄 수 있는 구조화된 데이터 큐레이션 프레임워크 연구 및 개발

• 시뮬레이션(Open/Closed-loop)부터 실차 테스트까지 다양한 환경에서의 성능 검증을 통해 자율주행 모델의 일반화 성능 및 안정성 확보

• End-to-End 모델 관점에서 데이터 큐레이션 및 학습부터 평가, 배포에 이르는 전 과정 파이프라인 연구 및 개발

Qualifications

• 컴퓨터공학 또는 관련 분야 석사 학위 소지자, 혹은 그에 준하는 실무 경력을 보유하신 분

• End-to-End 기반의 논문 및 아이디어를 자율주행 차량에 적용할 수 있는 분

• 시스템 개발을 위한 Python, Rust 프로그래밍 및 PyTorch / JAX 사용 경험이 있으신 분

• 공통의 목표 달성을 위해 팀과 원활하게 협업하고 소통할 수 있는 역량이 있으신 분

Preferred

• CVPR, ECCV, ICCV, ICLR, NeurIPS 등 주요 학회 논문 게재 경험이 있으신 분

• AV Challenge, Open Dataset 통해 VLM/MLLM, VLA 모델을 연구 개발 경험이 있으신 분

• System-1 인지,판단,제어 기반의 자율주행 경험이 있으신 분

• 다양한 논문의 과정 및 결과를 활용하여, 아이디어를 구현 하실 수 있으신 분