We are looking for the best

자율주행 알고리즘 개발에 필요한 대규모 학습 데이터셋을 정제하고 검토할 수 있는 전용 툴을 개발합니다. 연구 개발의 효율을 극대화하기 위해 데이터 어노테이션 툴을 전담 개발하고, 시각화, 센서 정합, 품질 검수 흐름까지 전체 데이터 가공 작업 프로세스에 기여합니다.

Responsibilities

• 데이터 라벨링/시각화 툴 개발 및 고도화
• 2D/3D 오브젝트 및 시퀀스 데이터를 UI 상에서 조작 가능한 형태로 시각화
• React 기반 사용자 인터페이스 설계 및 개선
• 어노테이션 워크플로우 및 검수 기능 구현
• 내부 사용자의 피드백을 반영한 기능 최적화 및 유지보수
• 대용량 멀티센서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 구조 설계
• 데이터 라벨링 파이프라인 자동화 및 버전 관리 기능 연동

Qualifications

• 컴퓨터공학, 전산학, 소프트웨어 관련 전공 학사 이상
• 웹 애플리케이션 개발 실무 경험 2년 이상
• 다음 기술 스택 중 3개 이상 숙련
• Frontend: React.js, TypeScript, WebGL, Three.js 등
• Backend/API: Python (FastAPI, Flask), Node.js, 또는 유사한 백엔드 프레임워크
• DevOps: Git, Docker, REST API 설계 및 CI/CD 구성
• 데이터 가시화 및 UI 인터랙션 구현 경험 (3D, Timeline, Sequence 등)
• 팀 협업 및 코드 리뷰 기반 개발 문화에 익숙한 분
• Python 스크립트 기반 데이터 처리 자동화 경험 (예: labeling batch 처리, 데이터 정리 등)

Preferred Qualifications

• 자율주행, 로보틱스, 드론 등 실세계 센서 데이터 관련 프로젝트 참여 경험
• LiDAR / Radar / Camera 등 멀티센서 데이터의 포맷 및 처리 구조에 대한 이해
• Open3D, ROS, PCL 등을 활용한 3D 포인트 클라우드 시각화 경험
• CVAT, Label Studio, Supervisely 등 어노테이션 오픈소스 툴 커스터마이징 경험
• 라벨링 품질 검수 및 QA 파이프라인 구축 경험
• WebAssembly, Rust 기반 렌더링 최적화 경험
• 머신러닝 inference 결과를 labeling flow에 통합해 본 경험

Interview Process

• 서류전형 - 코딩테스트 - 화상면접 (1시간 내외) - 대면 혹은 화상면접 (3시간 내외) - 최종합격
• 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
• 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

Additional Information

• 이력서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.
• 모든 제출 파일은 30MB 이하의 PDF 양식으로 업로드를 부탁드립니다. (이력서 업로드 중 문제가 발생한다면 지원하시고자 하는 포지션의 URL과 함께 이력서를 [email protected]으로 전송 부탁드립니다.)
• 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.
• 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
• 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.
• 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.

※ 지원 전 아래 내용을 꼭 확인해 주세요.

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