지상체 AI 엔지니어 (다중 표적 융합 · LLM 운용 지원) | AIRBILITY 에어빌리티

지상체 AI 엔지니어 (다중 표적 융합 · LLM 운용 지원) | AIRBILITY 에어빌리티

연구개발본부 | R&D (항공전자 소프트웨어) | 경력 | 에어빌리티 주식회사

에어빌리티(주)는 덕티드 팬 기반 탠덤(Tandem) VTOL 무인기 플랫폼을 자체 개발하고 있는 항공우주·AI 기술 기업입니다. 우리는 단일 기체에 그치지 않고, eVTOL 플랫폼에서 출발하여 다양한 무인기(UAV) 및 Counter-UAS 시스템으로 사

지상체 AI 엔지니어 (다중 표적 융합 · LLM 운용 지원)

연구개발본부
R&D
항공전자 소프트웨어
경력 3 ~ 5년
정규직
에어빌리티 주식회사
채용 시 마감
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에어빌리티(주)는 덕티드 팬 기반 탠덤(Tandem) VTOL 무인기 플랫폼을 자체 개발하고 있는 항공우주·AI 기술 기업입니다. 우리는 단일 기체에 그치지 않고, eVTOL 플랫폼에서 출발하여 다양한 무인기(UAV) 및 Counter-UAS 시스템으로 사업 영역을 확장해 나가고 있습니다.

본 포지션은 다중 기체로부터 들어오는 영상·센서 데이터를 융합하여 운용자가 한눈에 상황을 파악하게 하고, LLM 기반 운용 지원 기능으로 GCS의 차세대 지능화를 책임지는 역할입니다.


 

[직무 요약]

지상체 AI 엔지니어는 GCS 서버 측에서 동작하는 다중 표적 융합, 영상 분석, LLM 기반 운용 보조 기능을 설계·구현합니다. 다중 기체 운용 환경에서 운용자의 인지 부하를 줄이고 의사결정을 가속하는 AI 기능을 만듭니다.

 

[수행직무]

•    다중 기체에서 전송되는 표적 정보의 융합·중복 제거·신뢰도 평가

•    영상 기반 표적 탐지·추적 결과의 지상체 측 후처리 및 시각화 연동

•    LLM 기반 운용 보조(자연어 명령 해석, 상황 요약, 알람 분류 등) 기능 개발

•    RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 구축 및 운용 매뉴얼·교범 인덱싱

•    MLOps 파이프라인(모델 버전 관리, A/B 테스트, 모니터링) 구축

•    GCS 팀과 협업하여 AI 기능의 UI/UX 통합

 

[지원자격]

•    전공: 컴퓨터공학·소프트웨어·전자·통계 또는 관련 학과

•    학력: 학사 이상

•    머신러닝/딥러닝 또는 데이터 엔지니어링 실무 경력 3년 이상

•    Python 기반 ML 파이프라인 개발 경험

•    PyTorch 또는 TensorFlow 기반 모델 학습·서빙 경험

•    FastAPI, Flask 등 백엔드 API 개발 경험

•    Docker 기반 모델 배포 경험

 

[우대사항]

•    석사 이상

•    LLM 기반 애플리케이션(LangChain, LlamaIndex, RAG 등) 개발 경험

•    다중 센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 또는 다중 표적 추적(MTT) 알고리즘 경험

•    오픈소스 LLM(Llama, Qwen 등) 파인튜닝 또는 서빙 경험

•    벡터 DB(Pinecone, Weaviate, pgvector 등) 활용 경험

•    MLflow, Weights & Biases 등 MLOps 도구 활용 경험

•    국방·항공 도메인 데이터 활용 경험

[공통 우대사항]

•    에어빌리티의 비전(eVTOL·UAV·Counter-UAS 통합 플랫폼)에 공감하고 장기적으로 함께 성장하고자 하는 분

•    스타트업 환경에서 주도적으로 문제를 정의하고 해결한 경험

•    타 도메인(소프트웨어·하드웨어·운용 등) 엔지니어와의 협업에 적극적인 분

•    기술 문서·코드 리뷰·발표를 통해 동료와 지식을 공유하는 문화에 익숙한 분

•    항공/방산 프로젝트(국과연, ADD, 방사청 등) 수행 경험

•    비밀취급인가 보유자 또는 취득 의향자

•    영문 기술 문서 작성·발표 가능자

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