데이터 엔지니어

VISION AI 스타트업, 한국딥러닝(KDL)

우리가 상상하고 꿈꾸는 AI의 시대로.

지금, 우리는 출발선에 다시 서 있습니다.

대한민국 최고의 시각지능을 만듭니다.

이제껏 우리는 자체 OCR 엔진인 DEEP OCR, 이미지를 분석하는 LVM 모델인 DEEP IMAGE, 2D 이미지를 3D로 변환하는 Recon 모델 DEEP 3D 등 다양한 자체 엔진을 개발해 왔습니다.

그중에서도 DEEP OCR은 우리의 메인 프로덕트로 자리 잡으며 지속적인 고도화를 거듭해 왔습니다. 단순한 문자 인식 기술을 넘어 다양한 환경과 조건에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 정밀한 데이터 학습과 최적화 과정을 거쳐왔으며, 실제 산업 현장에서 안정성과 성능을 인정받고 있습니다. 하지만 우리의 여정은 여기서 끝이 아닙니다.

우리는 OCR 기술을 더욱 발전시키는 것은 물론, DEEP IMAGE와 DEEP 3D를 비롯한 AI 기반의 다양한 솔루션을 한층 더 정교하게 다듬어 나갈 것입니다. 이를 통해 단순한 데이터 추출을 넘어, 복잡한 이미지 해석과 3D 변환을 자동화하여 더욱 직관적이고 혁신적인 사용자 경험을 제공하는 것이 우리의 목표입니다. 앞으로도 우리는 AI 비전 기술의 한계를 확장하고, 보다 정교하고 강력한 솔루션을 선보이기 위해 끊임없이 연구하고 도전할 것입니다.

KDL의 기술이 만들어낼 새로운 세상을 직접 구현하고 싶다면, KDL 팀에 합류해 주세요.

| 이런 문제를 풀고 있습니다

• 다양한 형태의 스캔 문서, 촬영 이미지, PDF 등에서 문서 구조와 의미 있는 정보를 정확히 추출하기 위해, OCR 전처리부터 후처리까지 전 과정을 데이터 기반으로 최적화하고 있습니다.

• 표, 도식, 다단 구성 등 비정형 레이아웃을 갖는 문서에서도 안정적인 정보 추출을 위해 레이아웃 분석 모델의 성능을 실제 업무 지표로 계량화하고 개선합니다.

• 라벨링이 어려운 문서 유형에 대해 반자동/능동학습 기반의 데이터 수집·라벨링 파이프라인을 설계해, 수작업 비용은 줄이고 품질은 높이는 방식으로 문제를 해결합니다.

• Document AI 모델을 실서비스에 적용할 때 발생하는 도메인 간 성능 편차, 미탐/오탐 사례 등을 데이터 기반으로 분석하여, 모델 개선과 사용자 경험 향상을 동시에 추구합니다.

• 모델 성능뿐 아니라 데이터 품질, 라벨 일관성, 작업 효율성까지 통합적으로 관리할 수 있는 데이터 거버넌스 체계를 구축하고, 팀 전체가 동일한 기준과 흐름으로 일할 수 있도록 문서화·자동화합니다.

| 이런 분과 함께하고 싶습니다

• 문서 이미지에서 핵심 정보(문서 이미지·레이아웃·표 구조 등)를 추출하기 위해 원본·라벨 데이터 수집 엔진을 기획해 빠르게 수행할 수 있는 분

• Document Understanding SOTA 모델 파이프라인을 숙지하고, 실서비스 요구사항에 맞춰 데이터 실험·벤치마킹에 관여할 수 있는 분

• 다양한 EDA 기법을 활용해 정형·비정형 데이터를 분석하고, 인사이트를 학습 모델 성능 개선에 체계적으로 반영할 수 있는 분

• 데이터 라벨링 엔진 설계·운영 경험이 있어, 작업 단가·품질·납기를 지표 기반으로 최적화할 수 있는 분

• 데이터 거버넌스 정책과 워크플로 자동화를 Git·Jira·Notion 등에 문서화해 조직 전반에 공유하고, 다부서 협업을 주도적으로 이끌 수 있는 분