✨ 포티투닷(42dot)에서 Machine Learning Engineer (Auto Labeling) 전문가를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: 자율주행 데이터의 자동 레이블링 알고리즘 및 시스템을 개발하고, 고품질 데이터셋을 구축 및 평가하는 역할을 수행합니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

  • 소속 팀/부서: 해당 정보는 공고에 명시되어 있지 않습니다.

💡 주요 업무:

  • 자율주행 센서 및 동영상 데이터를 활용한 자동 레이블 생성 알고리즘 및 시스템 개발
  • 자율주행 시나리오 기반 고품질 데이터셋 큐레이션 및 성능 평가 지표 설계
  • 데이터 레이블링 작업 최소화를 위한 Active Learning 기술 연구
  • 자율주행 시스템의 실시간 배포를 위한 학습 알고리즘 및 추론 과정 최적화

✅ 꼭 필요해요:

  • 5년 이상 실무 경험 (박사 졸업 예정자 지원 가능)
  • 컴퓨터공학, 전자공학, 수학, 통계 및 기계학습 관련 석사/박사 학위 또는 동등 경력
  • 선형대수, 확률, 신호처리, 기계학습 전공 지식
  • C/C++, Python 등 숙련된 프로그래밍 기술

🌟 이런 분이면 더 좋아요:

  • 자율주행 및 로보틱스 관련 개발 경험 (Object detection, Semantic segmentation, Depth estimation, Transformer based model)
  • 학습 자동화 파이프라인 시스템 구축 및 활용 경험
  • 관련 분야 저서/학술활동 이력 (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, AAAI 등)
  • 새로운 문제 발견 및 해결을 즐기시는 분

💰 연봉 및 복지:

🏢 근무 환경 및 조직 문화:

  • 42dot Way와 Employee Engagement Program을 통해 42dot만의 특별한 문화와 업무 환경을 제공하는 것으로 보입니다.

📍 근무지:

  • 해당 정보는 공고에 명시되어 있지 않습니다.

🗓️ 지원 방법 및 절차:

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

  • Q1: 자율주행 관련 경험이 필수로 필요한가요?
    • A: 우대 조건에 자율주행 관련 개발 경험이 명시되어 있지만, 필수 자격 요건은 아닙니다. 관련 경험이 없더라도, 필수 자격 요건을 충족하고 Machine Learning 분야에 대한 깊이 있는 이해가 있다면 충분히 지원 가능합니다.
  • Q2: 코딩 테스트는 어떤 유형으로 진행되나요?
    • A: 공고상 구체적인 코딩 테스트 유형은 명시되어 있지 않지만, 일반적으로 알고리즘 및 자료구조에 대한 이해도를 평가하는 문제가 출제될 가능성이 높습니다. Python 또는 C++을 사용하여 문제 해결 능력을 보여주는 것이 중요합니다.
  • Q3: 42dot의 조직 문화는 어떤가요?
    • A: 42dot Way와 Employee Engagement Program을 통해 수평적인 소통, 자율적인 업무 환경, 개인의 성장을 적극적으로 지원하는 문화를 추구하는 것으로 보입니다. (자세한 내용은 링크 참조)

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