2D 입력(이미지/스케치/문서)으로부터 고품질 3D 자산을 생성•복원하고, 생성형 AI와 비전인식, 최적화 기법을 활용해 디자인제조로 이어지는 end-to-end 파이프라인을 구현

다음 중 하나에 대한 리서치 업무를 담당하여 수행
• 딥러닝 모델 설계•학습•평가 및 프로덕션 적용
• 비전 인식을 위한 AI 모델 연구개발
• 2D/3D 생성형 AI 연구개발
• 3D 데이터 전처리(메시/포인트/카메라), 멀티뷰 일관성/재구성 파이프라인 개발
• 연구 결과의 코드화(모듈/테스트/문서화) 및 내부/외부 벤치마크 운영

• 컴퓨터과학 전공(또는 동등 역량)
• 자료구조, 알고리즘, 운영체제에 대한 기본기(학부/대학원 수강 또는 동등 지식)
• Python, PyTorch로 연구/개발을 원활히 수행 가능한 분
• macOS 또는 Ubuntu 환경에서 개발 경험(셸/패키지/빌드에 익숙)
• 논문 아이디어를 실제 코드/실험으로 재현하고 성능을 개선해본 경험

[기술 스택]
• DL: Python, PyTorch, PyTorch3D, NumPy, Numba
• 3D/Graphics: Open3D, trimesh, blender (우대) diffusers, nvdiffrast, Kaolin
• 시스템: Ubuntu/macOS, CUDA, TensorRT, Git, Docker

[우대사항]
• 생성형 AI: Diffusion 이해 및 2D/3D 생성(예: SDXL, Trellis3D 등) 연구•구현 경험
• 3D 도메인 전문성: 3D Mesh, NURBS, CAD/곡면 모델링 이해 및 처리 경험
• Epipolar geometry에 대한 이해: 3D Vision / Multi-View Geometry(카메라 모델, 포즈 추정, MVS/NeRF 등) 지식 및 유관 경험
• 미분가능 3D 최적화: PyTorch3D 등으로 렌더러/지오메트리의 gradient-based 최적화 구현
• 성능 최적화: CUDA 커널(pycuda 포함) 작성 또는 TensorRT 등으로 추론 최적화 경험
• 대규모 3D 데이터 파이프라인, 분산 학습, 실서비스 모델 서빙 경험
• 기타 관련 유경험자

- 원서 마감후 1차(서류) 합격자에 한하여 개별연락
- 해외여행에 결격 사유가 없는 자