Deep Learning Applications Engineer

LLM/VLM 기반 에이전트를 설계·배포하여 자율주행 스택 전반의 자동 버그 진단 및 triaging 흐름 구현, 로보틱스 및 ADAS용 딥러닝 모델 개발·최적화, NVIDIA driver assistance 기능의 제품화를 위한 워크플로우·모델·시뮬레이션 구축, SIL/HIL 솔루션을 위한 agentic workflow 개발 및 검증/테스트 인프라 통합, 솔루션 아키텍처·검증·펌웨어·고객 대응 팀과 협업하여 프로토타입부터 생산 단계까지 기능 전달

필수: Computer Engineering, Computer Science, Electrical Engineering, Robotics 또는 관련 전공 BS/MS 이상(동등 경력 가능), 2년 이상의 관련 소프트웨어 엔지니어링 경험, AI/ML·자동화·테스트 인프라·플랫폼/툴링 경험, 자동차 관련 임베디드 시스템(ECU/SoC, ADAS, IVI, AUTOSAR/Linux, automotive validation, SIL/HIL, OEM/Tier-1) 실무 경험, 임베디드 로그 해석 및 하드웨어-소프트웨어 제약 이해, firmware/validation 엔지니어와 협업 능력, 현대적 LLM/VLM API 및 prompt engineering, LangChain/AutoGen/CrewAI 등 agent frameworks 또는 custom orchestration 역량, Python 숙련 및 C/C++ 실무 활용 능력, Git/Docker/CI/CD 및 자동 검증 프레임워크 경험, 빠른 학습 능력과 커뮤니케이션 능력. 우대: Robotics/Deep Learning 박사, 심층 임베디드 이해(schematics, memory maps, RTOS/Linux log parsing, hardware constraints), Llama-3/Mistral/Qwen LoRA/QLoRA 파인튜닝 경험, automated software verification/fuzzing/symbolic execution 경험, 로보틱스·ADAS·agentic automation 관련 논문/오픈소스/출시 경험.