제조 현장의 이미지 데이터를 Foundation Model 시대의 방법론으로 풀어내는 시니어 포지션입니다.
X-ray·반도체·디스플레이·2차 전지 검사처럼 데이터가 희소하고 결함 정의가 까다로운 환경에서 VLM·SAM 계열·생성형 모델을 현실 공정에 맞게 재단합니다.
이 포지션은 기술적 의사결정을 단독으로 내릴 수 있는 Senior Individual Contributor 트랙입니다. 연구로 끝나지 않고, 본인이 만든 모델이 생산성과 수율로 이어지는 것을 보고 싶은 분께 잘 맞습니다. 특히 2차 전지(전극·분리막·셀) 검사 도메인은 신규 영역으로 01 셋업할 기회가 열려 있습니다.
주요업무
- Foundation Model 도메인 적응 — SAM2, DINOv2, Grounding DINO, Qwen2-VL, InternVL2, Molmo 등 최신 비전·멀티모달 파운데이션 모델을 제조 도메인(X-ray, LED, Pellicle, 반도체, 2차 전지 셀/전극/분리막 검사 이미지 등)에 맞춰 파인튜닝·프롬프트 엔지니어링·LoRA 어댑터로 경량 적응
- Few-shot / Zero-shot 결함 검출 — 신규 제품·신규 결함 유형이 들어왔을 때 수십 장 수준의 데이터로 빠르게 대응할 수 있는 파이프라인 설계 (in-context learning, prompt-based segmentation)
- 합성 데이터 생성 — Diffusion 기반(FLUX, SDXL + IP-Adapter, ControlNet, Inpainting) 결함 이미지 합성으로 희소 결함 augmentation 및 sim-to-real 갭 완화
- 이상 탐지 & 정량화 — Unsupervised/Self-supervised anomaly detection, 결함 영역 세그멘테이션 및 물리량(길이, 면적, 각도) 자동 측정
- 멀티모달 융합 — 이미지 + 공정 메타데이터/검사 리포트를 결합한 VLM 기반 판정·근거 생성(설명 가능성 포함)
- 신뢰성 & 운영 — Uncertainty quantification, active learning 루프, continual learning을 통한 모델 드리프트 대응
- 프로덕션 배포 — ONNX·TensorRT 등으로 엣지/온프레미스 환경 배포 최적화, MLOps 파이프라인(MLflow, W&B 등)과 연동된 재학습 사이클 구축
- 자기 주도 실행 — 가이드 없이 문제를 정의하고, 막힌 지점을 스스로 풀어가며 결과물까지 가져오는 실무 중심의 업무
자격요건
- 컴퓨터 비전·딥러닝 관련 분야 석사 이상
- 이미지/영상 처리 분야 실무 경험 5년 이상 (학위 과정 외)
- PyTorch 기반 모델 설계·학습·디버깅에 능숙하며, HuggingFace 생태계에 익숙
- Object detection, semantic/instance segmentation 등 핵심 비전 태스크를 end-to-end로 책임지고 배포까지 끌고 가본 경험
- 데이터가 부족하거나 라벨이 노이지한 현실적 상황에서 문제를 정의하고 풀어본 경험
- 가이드 없이 스스로 문제를 정의·해결하고 결과물까지 책임지는 실무형 시니어
- 비기술 직군(공정 엔지니어, PM 등)과의 협업 및 커뮤니케이션 역량
우대사항
- 박사 학위 또는 동등한 수준의 연구 경험
- Vision-Language Model(Qwen2-VL, InternVL2, Molmo, LLaVA 등) 또는 Diffusion model(FLUX, SDXL 계열) 활용·파인튜닝 경험
- SAM/SAM2, Grounding DINO 등 promptable segmentation 모델 실전 적용 경험
- Self-supervised learning, active learning, uncertainty estimation 관련 연구·구현 경험
- 제조·반도체·디스플레이·2차 전지 등 산업 검사 도메인 경험
- 엣지 디바이스 / 실시간 추론 최적화 경험 (TensorRT, OpenVINO, quantization, distillation)
- 실험 추적·재현 파이프라인(MLflow, W&B 등) 운영 경험
- Claude Code, Codex, Gemini 등 AI 코딩 어시스턴트를 일상 업무에 적극적으로 활용한 경험 (또는 빠르게 도입할 의지)
- 특허 또는 의미 있는 오픈소스 기여 경험
혜택 및 복지
1. 쾌적한 업무 공간을 제공합니다
- 강남역 바로 인근의 쾌적한 워크스페이스 제공
- 고사양의 최신 장비 지원: 입사 시 본인이 원하는 IT장비(노트북, 모니터, 키보드 등) 300만 원 한도 내 자유롭게 장비 세팅 가능
(경영부문 250만원, 개발부문 300만원)
2. 각자 효율 좋은 시간대에 근무합니다
- 코어타임제: 10:30-15:30 코어타임을 중심으로 자유출퇴근
(일 근무시간과 관계없이 주 35시간을 기준으로 근무_하루 소정근로 7시간이며 주 고정OT는 10시간 입니다. 고정OT를 초과하는
근무시간은 1.5배수 대체휴가를 제공합니다)
3. 알티엠은 배고픔을 모릅니다
- 중식비 제공: 복지포인트 월 200,000 포인트
- 간식 무한 제공: 탄산수, 각종 과자, 제로콜라, 핫초코, 카페인음료(레드불, 핫식스), 캡슐커피, 컵라면, 초콜릿, 견과 등 다양한 간식 상시 구비
4. 회사와 개인의 동반 성장을 추구합니다
- 이지웰 복지 Point 지급: 연 3,600,000 포인트 (중식비 포함, 해당 포인트는 온라인/오프라인 어디서든 자유롭게 사용 가능)
- 직무교육 지원 (온/오프라인 교육 수강권 제공)
- 직무발명보상제도 운영
5. 기타 복지
- 경조사비 지원
- 수평적 호칭 문화 (직급이 아닌 '님'으로 호칭합니다)
- 격년 건강검진 유급 반차
- 사업계획 달성 시 구성원 스톡옵션 / 성과급 지급 (성과평가에 따른 비례 보상)
- Claude Team Plan을 전사 지원합니다. Claude Code·Codex·Gemini 같은 최신 코딩 어시스턴트를 일상 업무에 녹여 쓰는 팀입니다.
6. 회사 분위기
- 개방적, 자율적, 능동적 분위기에서 업무합니다.
- Slack, Confluence, Clickup, Figma 등 협업툴을 통한 활발한 공유 문화
- 직급이 아니라 문제에 맞춰 일합니다. DS가 문제 정의부터 솔루션 저달까지 주도하고, 공정 엔지니어/PM과 거리없이 직접 소통합니다.
- 클라우드 비용 눈치 보지 않고 실험할 수 있는 사내 GPU를 운영합니다.
