이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다
Q1
카카오모빌리티의 모빌리티 서비스에 머신러닝 기술을 적용하여 성과를 낸 경험을 하나 꼽아서 말씀해주세요. 그 성과를 어떻게 측정하셨나요?
🎯 모빌리티 서비스에 머신러닝 기술 적용 경험과 성과 측정 능력 확인
Q2
딥러닝 모델의 설계-학습-평가-개선 전 과정을 주도적으로 수행한 경험을 하나 말해주세요. 그 과정에서 어떤 어려움이 있었는지 그리고 어떻게 해결하셨나요?
🎯 딥러닝 모델 개발 전 과정 주도 경험과 문제 해결 능력 확인
Q3
컴퓨터 비전과 로보틱스 관련 연구 경험을 하나 꼽아서 말씀해주세요. 그 연구에서 어떤 기술을 사용하였으며, 어떤 성과를 얻었나요?
🎯 컴퓨터 비전과 로보틱스 관련 연구 경험과 기술 적용 능력 확인
Q4
Multimodal LLM 기반의 장기 학습과 추론 구조 연구에서 어떤 어려움이 있었는지 그리고 어떻게 해결하셨나요? 그 연구에서 얻은 성과를 어떻게 측정하셨나요?
🎯 Multimodal LLM 기반 연구 경험과 문제 해결 능력 확인
질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.
공고 내용
소개
조직소개
- ‘We move everyone’s life smarter and faster’ 카카오모빌리티는 사람들의 생활을 더 똑똑하게, 더 빠르게 연결합니다.
사람과 사람, 사람과 물건, 물건과 물건을 연결하며 이동을 통해 새로운 가치를 창출해냅니다. 카카오모빌리티는 2015년 카카오택시를 시작으로 카카오블랙, 내비, 드라이버, 주차까지 사람들의 생활을 더 똑똑하고 더 빠르게 연결하고 있습니다. 그리고 지금 이 순간에도 모든 이동을 주도하고 미래의 모빌리티를 만들어가고 있습니다. 카카오모빌리티가 여러분과 함께 만들어갈 회사는 이동에 대한 큰 생각들이 끊임없이 생기고 넘쳐나는 생각들을 더 많이 탐구하여 세상에 선한 임팩트들을 지속적으로 제공하는 회사입니다. 우리와 함께 끊임없는 연구와 그리고 큰 도전을 하실 여러분을 기다립니다.
업무내용
- 멀티모달 딥러닝 모델 연구 및 개발
- Camera, LiDAR, Map 등 다양한 센서 데이터를 활용한 멀티모달 inference
- Multimodal LLM 기반의 장기 학습(Long-term learning) 및 추론 구조 연구
- Learning 기반 공간 정보 인식 모델 연구 및 개발
- Detection / Segmentation / Depth Estimation 기반의 공간 인식 모델 개발
지원자격
- 5년 이상의 실무 경험이 있으신 분 (또는 이에 준하는 연구 역량을 갖춘 박사 졸업 예정자 지원 가능)
- 컴퓨터공학, 전기공학, 수학, 로보틱스 전공이나 이와 관련된 전공의 학위를 소지하신 분
- C/C++, python 등의 숙련된 프로그래밍 기술을 보유하신 분
- 딥러닝 모델의 설계-학습-평가-개선 전 과정을 주도적으로 수행할 수 있는 분
- 새로운 기술을 모빌리티 서비스에 적용하고 싶은 의지가 강하신 분
우대사항
- 머신러닝 / 컴퓨터 비전 / 로보틱스 관련 석박사 학위 또는 이에 준하는 연구 경험이 있으신 분
- 관련 분야 저서/학술활동(CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, IROS 등) 이력이 있으신 분
- object detection, semantic segmentation, depth estimation 등의 다양한 딥러닝 모델 개발 경험자
- 멀티모달 모델 또는 Multimodal LLM 개발 경험 (Vision-Language, Vision-Map, Sensor-Language 등)이 있으신 분
접수 방법
- [https://kakaomobility.career.greetinghr.com/o/148119](https://kakaomobility.career.greetinghr.com/o/148119)
회사마다 모든 공고에 똑같이 붙는 안내 문구(지원 절차·서류 반환·개인정보 고지 10자)는 접어뒀어요. 원문에서 전체 보기 →
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