“기술로 안전을 실현하는 AI 기반 LiDAR SW 솔루션 뷰런테크놀로지” 뷰런테크놀로지는 사람과 인프라, 모든 이동의 순간을 더 안전하게 만드는 AI 기반 LiDAR SW 솔루션 전문기업입니다. 도로, 공사현장 등 위험이 도사리는 모든 공간에서 ‘오늘도 무사히’라는 가치를 실현하기 위하여 독자적인 기술력으로 자율주행과 스마트 인프라 분야의 글로벌 표준을 만들어 가고 있습니다.
[뷰런의 성장]
독보적 기술력과 시장 신뢰 입증: 뷰런은 24년 9월 220억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치에 성공하며, LiDAR 솔루션 분야의 독보적인 기술력과 성장 가능성을 증명했습니다.
글로벌 No.1을 향한 담대한 여정: 뷰런은 2026년 IPO 상장을 목표로 스케일업을 가속화하고 있습니다. 또한 25년 6월 LiDAR 기반 AI 개발통합 플랫폼 VueX의 아마존웹서비스(AWS) '소프트웨어 패스' 인증 및 AWS 마켓플레이스 제품 등록으로 글로벌 시장 진출의 기반을 마련했습니다.
본질에 집중하는 성장 문화: 뷰런은 ‘목표 달성’이라는 본질에 집중합니다. 불필요한 절차와 형식주의를 없애고, 모든 구성원 각자가 최고의 역량을 발휘하여 탁월한 성과를 만들어내는 환경을 제공합니다.
뷰런은 안전을 기술로 구현하는 세계 최고의 팀을 만들어 가고 있습니다. 더 안전한 세상을 만드는 여정에 함께 할 뷰러니를 기다립니다!
[합류하게 될 팀에 대해 알려드려요] VueTwo(Smart Infra TF)는 라이다 센서 기반의 3D 인지 기술을 활용하여 스마트시티(ITS), 스마트 주차 관제, 대규모 물류 및 국방·보안 영역에 적용되는 최고 수준의 공간 지능 솔루션, 'VueSense'를 연구 및 개발하는 팀입니다.
통제된 실험 환경에서의 단편적인 성능 지표 달성을 넘어, 실제 현장 및 야외 환경에서 발생하는 복합적인 난제들을 기술적으로 해결하는 데 집중하고 있습니다. 폭우, 폭설, 야간 환경 등 기존 2D 카메라 비전 시스템이 지닌 한계와 사각지대를 극복하기 위해, 3D 포인트 클라우드 데이터 분석과 고도화된 딥러닝 아키텍처를 융합한 인지 시스템을 구축하고 있습니다. 특히, 대규모 인프라 환경에서 필연적으로 발생하는 객체의 가림 현상 및 ID 스위칭 해결, 복잡한 환경 노이즈로 인한 오탐의 차단, 그리고 제한된 엣지 컴퓨팅 하드웨어 상에서의 실시간 추론 및 메모리 최적화는 VueTwo 팀이 주도적으로 고도화하고 있는 핵심 연구 분야입니다. VueTow 팀의 모든 R&D 산출물은 선행 연구에 그치지 않고, 엄격한 시스템 검증을 거쳐 수백억 규모의 국가 공공 인프라 및 B2B/B2G 산업 현장의 상용 솔루션으로 도입되고 있습니다. 깊이 있는 기술적 전문성을 바탕으로 현실 세계의 인프라 문제를 해결하고, 라이다 인지 기술의 성공적인 상용화와 글로벌 표준을 함께 주도해 나갈 역량 있는 엔지니어 분들의 많은 지원을 바랍니다.
주요 업무
데이터 수집-전처리-학습-평가-배포로 이어지는 End-to-End MLOps 파이프라인 아키텍처 설계 및 구축
딥러닝 연구원이 수동 개입 없이 실험하고 최적의 모델을 배포할 수 있는 AutoML 수준의 내부 플랫폼/환경 개발
B2B/B2G 현장의 다양한 엣지 디바이스(NVIDIA Jetson 플랫폼 등)에 대한 모델 무중단 배포 프로세스 및 CI/CD 파이프라인 자동화
MLflow, Kubeflow 등을 활용한 모델 레지스트리 구축 및 버저닝, 메타데이터 관리
고객사 현장의 데이터 분포 변화 및 모델 성능 저하를 실시간 모니터링하고 자동 재학습을 트리거하는 시스템 구축
자격요건
컴퓨터 공학 또는 관련 분야 전공자로서 MLOps, Data Engineering, 또는 Backend/DevOps 실무 경력이 5년 이상이신 분
Kubeflow, MLflow, Airflow, ArgoCD 등 MLOps 및 파이프라인 오케스트레이션 도구 구축/운영 경험이 탁월하신 분
Docker, Kubernetes 기반의 컨테이너 환경 생태계에 대한 깊은 이해와 활용 능력을 갖추신 분
Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI 등을 활용한 CI/CD 자동화 파이프라인 구축 경험이 있으신 분
AWS, GCP 등 클라우드 인프라 환경에서의 대규모 데이터 처리 및 분산 학습 환경 세팅 경험이 있으신 분
Python, Go, Bash 등 스크립트 및 시스템 프로그래밍 역량이 뛰어나신 분
우대사항
NVIDIA Edge 플랫폼(Jetson AGX Orin 등) 생태계에 대한 이해도와 엣지 디바이스 타겟 배포 자동화 경험이 있으신 분
라이다, 카메라 등 3D Point Cloud 또는 대용량 비전 데이터 파이프라인을 구축해 본 경험이 있으신 분
Ray, Optuna 등을 활용하여 분산 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝 자동화 시스템을 직접 구축해 본 경험이 있으신 분
기존의 수동 연구 프로세스를 시스템화하여 팀 전체의 R&D 생산성을 향상시킨 경험이 있으신 분
