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[에이펙스 모빌리티] Applied Research Scientist
쏘카 —서울
- 정규직
Head of Product Compliance (15년 이상, 화학 규제)
Merck KGaA —서울

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[에이펙스 모빌리티] Applied Research Scientist

쏘카
서울

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채용공고 세부정보

정규직

상세 직무 내용

Apex Mobility는 어떤 회사인가요?

Apex Mobility(에이펙스 모빌리티)는 쏘카와 전략 투자자가 함께 설립한 자율주행 모빌리티 기업입니다. 모듈러 자율주행을 넘어 End-to-End(E2E) 자율주행으로 가는 다음 세대를, 한국 도로 현실에 맞게 만들어 갑니다.
우리는 자율주행으로 실제 고객의 이동 문제를 해결하려 합니다. 자율주행은 목적이 아니라 수단입니다. 운전이 부담인 사람, 이동에 너무 많은 시간과 비용을 쓰는 사람 — 그들의 이동을 실제로 바꾸는 것이 Apex가 존재하는 이유입니다.
Apex는 1,500억 원 규모의 자본으로 출범했고, 가장 큰 자산은 데이터입니다. 좋은 E2E 모델의 핵심은 결국 데이터이고, 그 규모에서 쏘카는 국내에서 독보적입니다:
커넥티드카 2.5만 대가 하루 평균 110만 km를 주행하며 쌓는 대규모 실주행 데이터
연간 1,740만 시간의 실주행 영상과 차량의 미세 움직임을 담은 에고모션(Egomotion) 데이터
수년간 누적된 차량 운영·사고·예외 상황·고객 행동 데이터
여기에 더해, 풀 센서킷 차량을 구축해 고품질 멀티모달 데이터까지 확보해 나갑니다.
좋은 모델만으로 자율주행이 완성되진 않습니다. 국내 최대 카셰어링 사업자로서 2.5만 대 fleet을 직접 운영해온 노하우가 모델을 실제 서비스로 잇는 또 하나의 축입니다.

이 포지션은 어떤 자리인가요?

세계 최고 수준의 모델을 쏘카 데이터로 우리 도메인에 맞게 적응시키고, 그 모델이 실제 도로에서 안전하게 돌아가게 만드는 데이터·인지·안전 모델을 직접 만드는 Applied Research Scientist를 찾습니다.
이 자리는 연구와 실적용 어느 한쪽이 아닙니다. 최신 모델을 깊이 파고들어 우리 데이터로 고도화하는 연구와, 그 결과를 실제 차량에 올려 검증하는 실적용을 한 사람이 끝까지 책임집니다.
그래서 연구가 데모로 끝나지 않습니다. 학습·파인튜닝한 모델을 빠르게 실제 차량에 적용하고, 그 피드백으로 다시 고도화하는 짧은 루프를 직접 돌리며, 모델이 실험실 지표가 아니라 실제 주행에서 어떻게 동작하는지를 매번 확인합니다.
Apex 초기 ML 팀의 founding 멤버로서, 연구 방향과 팀을 함께 세워 나갈 분을 찾습니다.

담당하시게 될 업무를 소개합니다

자율주행을 한국 도로에서 실제로 굴리려면 풀어야 할 문제가 많습니다.
예를 들면 이런 문제들이고, 이건 시작일 뿐입니다:

1. 자율주행 모델 연구·도메인 적응

최신 자율주행·멀티모달 모델을 쏘카의 실주행 데이터로 우리 도메인에 맞게 연구·고도화
한국 특유의 주행·주차·도로 상황에서 모델이 제대로 작동하도록 성능을 끌어올리기

2. 데이터 파이프라인 & 큐레이션

풀 센서킷 차량에서 고품질 멀티모달 데이터를 수집하는 파이프라인 구축
대규모 실주행 영상의 익명화 파이프라인 구축 (개인정보·번호판 등 비식별화)
auto-labeling 등으로 학습 데이터를 대량·고품질로 확보
데이터 큐레이션을 돕는 경량 자율주행 모델 개발

3. 실서비스용 인지·판단 모델

상용 지도사가 커버하지 않는 구역(대규모 단지·지하주차장 등)을 위한 SD 지도 생성 경량 모델
비전 기반 정차 가능 위치 판단
승하차(stop-over) 위치 판단
안전을 보장하기 위한 safety guardrail 판단 모델
이 외에도 실제 도로 위 자율주행이 마주하는 문제는 계속 새로 생깁니다. 정해진 업무를 받기보다, 문제를 직접 발굴하고 정의해 풀 분을 찾습니다.

이런 분과 함께 성장하고 싶습니다

자율주행 또는 컴퓨터비전 모델을 실제 데이터로 학습·파인튜닝·배포해본 경험 — 직접 모델을 만들고 성능을 끌어올려본 분
PyTorch 등 딥러닝 프레임워크에 능숙하고, 모델 학습·평가·튜닝 전 과정을 직접 수행
데이터로 모델을 개선해본 경험 — 학습 데이터 큐레이션·라벨링 전략·품질 개선 등 데이터 중심의 성능 개선
연구·모델을 실제 시스템·서비스에 끝까지 적용하려는 실행력 — '논문만 쓰는 리서처'가 아니라 적용까지 끌고 가는 분

이런 분이면 더욱 좋습니다

자율주행·로보틱스·자동차 또는 LLM/VLM 기업, 혹은 관련 학계에서의 연구·개발 경험
탑티어 학회 논문(CVPR, NeurIPS, ICML, ICLR, RSS, ICRA, IROS 등) 또는 오픈소스 임팩트
Vision-Language Model(VLM)·멀티모달 학습 경험
Foundation Model 파인튜닝·증류, 대규모 분산 학습(Multi-GPU/Multi-Node) 경험
데이터 익명화·auto-labeling 등 데이터 엔지니어링 경험
지도(HD/SD map)·SLAM·측위 관련 경험
모델 안전성·해석 가능성(safety/interpretability) 관련 경험
강화학습(RL)·모방학습(IL)·Sim-to-Real 전이 학습 경험

연구 환경

데이터: 커넥티드카 2.5만 대(하루 110만 km) 기반 국내 최대 규모의 실주행 데이터, 그리고 풀 센서킷 멀티모달 데이터까지 확장해 가는 환경
컴퓨트: 모델 파인튜닝·학습에 충분한 GPU 환경
임팩트: 학습시킨 모델이 데모가 아니라 실제 차량에서 돌아가는 것을 직접 확인

미래의 Apex 팀원이 되기 위한 과정

서류 전형 1차(직무) 인터뷰 2차(컬처 핏) 인터뷰 입사 조건 협의(처우, 입사일) 최종 합격 확정 입사

처우 협의가 완료된 후보자 분들께 최종 합격 안내를 드리고 있습니다.
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해당 공고는 수시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감 될 수 있습니다.
국가유공자 및 장애인 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다.

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