[직무소개]

• ​본 ​포지션은 ​Diffusion / ​GAN / Transformer 등 ​생성형 ​모델을 이용하여 ​위성 EO 및 ​SAR 도메인에서 ​Super-Resolution ​/ Image-to-Image ​Translation ​/ ​Image Inpainting 기술을 ​연구・개발 ​합니다.

• 대규모 ​데이터와 ​주기적으로 ​수집되는 신규영상을 반영하여 ​지속적으로 성능을 ​개선하고 ​배포하며, 성능을 ​관리합니다.

[주요업무]

1. Generative ​Model ​연구・개발

​• 위성 ​EO/SAR 도메인에서 Generative Model 을 설계・학습・개선

• Super-Resolution / Image-to-Image Translation / Image Inpainting  를 위한 모델링 및 실험

• 위성영상 도메인에서 발생하는 다양한 예외조건에 대해 모델 Robustness 향상

2. 모델 성능 분석 및 고도화

• 생성/복원 품질을 정량 측정 및 Failure Case 분석

• Generalization 관점의 모델・데이터셋설계 및 결과 정리        

• 센서 종류/촬영 조건/해상도/노이즈 특성 등 생성모델의 제약조건을 분석하고 대응 전략 수립

3. 협업 및 성능관리

• 구축된 생성모델 및 정기적으로 생산되는 신규데이터에 대해서 모델을 지속적으로 개선

• 신규논문, 위성센서 및 촬영조건에 따른 성능제약조건을 탐색하여 모델의 성능을 관리

• Data, DataOps 등 지원부서와 지속적으로 대화하고 협업

[자격요건]

• Diffusion / GAN / VAE / Autoregressive 모델 등 Generative AI 에 대한 이해 및 실무 경험

• Pytorch기반의 모델학습과 추론 경험 및 MMLibrary, Transformers(Huggingface) 등 딥러닝 프레임워크

활용 경험

• 논문 아이디어를 평가하기 위한 빠른 프로토타이핑 능력

• 실험관리, 재현성 및 결과 분석 역량이 뛰어나신 분

• 영문 문서 독해 및 기술 커뮤니케이션이 가능하신 분

[우대사항]

• Super-Resolution / Image-to-Image Translation / Image Inpainting 의 실무경험

• Controllable Image Generation 경험

• 공개코드가 없는 논문을 재현한 경험       

[채용 전형]

서류전형 > 커피챗 > 1차 인터뷰(직무 적합성) > 2차 인터뷰(조직 적합성)  > 레퍼런스 체크 & 처우협의 > 채용검진 > 최종합격 & 입사일 조율

[근무지]

대전 본사