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KT와의 사업은 실증 뒤 통합 관제 플랫폼을 완성하는 계획입니다. 지자체 차량에 장비가 올라가면 설치와 유지보수, 납품 절차를 맡는 역할이 중요해질 수 있습니다.
지원 전 체크
지원 전 30초 체크
근무지, 경력, 학력, 비자, 근무형태, 급여처럼 지원 전에 필요한 조건부터 확인합니다.
현재 채용정보는 브라우저에서 최신 공식 데이터로 갱신됩니다.
BANSEOG OUTLOOK
뷰런의 차량용 눈은 해마다 차 밖에서 일감을 찾아 옵니다
뷰런테크놀로지는 2019년 현대차 엔지니어 출신 김재광 대표가 세운 회사로, 레이저 센서인 라이다의 3차원 데이터를 차가 이해하는 정보로 바꾸는 소프트웨어를 만듭니다. 그런데 이 회사의 결정을 해마다 놓고 보면 차 밖의 일이 꾸준히 이어집니다. 2024년에는 인파 분석 제품으로 CES에서 상을 받고 스마트폴과 교통 시스템 사업을 소개했으며, 2026년 6월에는 약 3만 명이 모인 야외 공연장에서 3차년도 국가 과제 실증을 했습니다. 10월에는 KT와 손잡고 차량용 제품 코파일럿을 노선버스와 제설차에 달아 포트홀을 찾기로 했습니다. 같은 시기 차량 쪽에서는 소프트웨어 품질 인증과 양산 준비를 이어 왔습니다. 반석은 이를 긴 자동차 개발 주기를 기다리는 동안 같은 기술이 공공 현장에서 일하며 데이터와 사업을 함께 만드는 습관으로 읽습니다.
입사 전에 확인할 질문
- 이 역할의 코드는 차량용 절차와 공공 납품 일정 중 어느 쪽을 따르나요?
- 공공 현장에서 모은 데이터는 차량 모델 개발에도 쓰이나요?
- 두 사업의 일정이 겹칠 때 우선순위는 누가 정하나요?
회사는 프로스펙터로 현장 데이터를 모아 엑스 팩토리에서 학습하고 코파일럿과 룩아웃으로 내보내는 흐름을 밝혔습니다. 공공 현장의 데이터를 차량 개발 기준으로 정리하는 일이 커질 수 있습니다.
회사는 특정 하드웨어에 묶이지 않는 위탁 개발을 내세웠습니다. 고객이 결과 모델을 직접 쓰게 되면 고객 기술팀을 돕는 역할이 중요해질 수 있습니다. 이는 조건부 발전 단계이며 확정된 일정이나 채용계획이 아닙니다.
중요해질 역량
한 기술로 두 품질 기준 관리공공 사업의 기획과 수행현장 데이터의 학습 자산화차량 소프트웨어 인증 대응다양한 센서 대응 설계
함께 살펴볼 인재시장
라이다·3차원 인지 인공지능차량 소프트웨어 품질·인증공공 스마트시티·교통 사업데이터 라벨링·학습 플랫폼현장 설치·운영 기술
현재 채용은 기존의 검증된 데이터 경로로 표시합니다. 이 카드는 조건부 인재·조직 전망이며 회사의 채용계획, 개인 적합도 또는 합격 확률을 의미하지 않습니다. · 2026-11-01
다음 인재 변화
직무의 책임은 어디까지 넓어질 수 있을까
차 안에서 쓰던 인지 기술이 차 밖의 납품 책임까지 이어지는 흐름을 살펴봅니다. 실제 업무와 자격요건은 개별 공고에서 확인해야 합니다.
차량 환경의 인식 성능 개선→차량과 길가, 군중처럼 다른 환경을 같은 구조로 다룰 범위를 판단
차량 소프트웨어 개발 절차 준수→차량용 절차와 공공 납품 일정이 만나는 지점을 관리
라벨링과 학습 도구 개발→외부 고객도 직접 쓰는 제품 수준으로 도구를 다듬음
완성차와 협력사 대응→지자체, 통신사, 공공기관까지 사업 구조를 나누어 제안
시험 차량과 센서 설치→공공 차량과 시설의 설치, 운영, 유지보수 기준을 세움
특정 라이다 제품 대응→새 센서가 들어와도 모델을 빠르게 다시 내는 절차를 설계
지원자 관점
같은 기술을 전혀 다른 고객의 납품 기준에 맞춰 본 경험
인식 성능을 높인 경험에 더해, 그 기술을 차가 아닌 현장에도 내놓아 본 경험을 살펴보세요. 인접 경험은 연결 가능성이며 지원 자격이나 개인 적합도 판정이 아닙니다.
경력기술서에서 보여줄 경험
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3차원 점 데이터로 사람이나 차량을 인식한 경험
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차량 소프트웨어 품질 인증을 준비한 경험
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지자체나 공공기관 사업의 제안부터 납품까지 맡은 경험
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실외 현장에 센서를 설치하고 운영한 경험
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여러 제조사의 센서를 하나의 소프트웨어로 연동한 경험
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현장 데이터를 학습용 자료로 정리한 경험
어떤 경력이 어디로 이어질까
차량 인식 경험은 코파일럿 계열 제품으로 이어질 수 있습니다.
도로 시설과 관제를 다룬 경험이 연결점입니다.
군중과 이상 상황을 분석한 경험은 룩아웃 계열로 이어질 수 있습니다.
입찰과 납품 절차를 다룬 경험을 살펴봅니다.
3차원 공간 데이터를 처리한 경험이 연결될 수 있습니다.
외부 개발자가 쓰는 플랫폼을 만든 경험은 엑스 팩토리로 이어질 수 있습니다.
입사 전에 확인할 질문
- 이 역할의 코드는 차량용 절차와 공공 납품 일정 중 어느 쪽을 따르나요?
- 공공 현장에서 모은 데이터는 차량 모델 개발에도 쓰이나요?
- 두 사업의 일정이 겹칠 때 우선순위는 누가 정하나요?
- 새 센서를 지원하는 결정은 어떤 기준으로 내려지나요?
- 이 역할은 코파일럿, 룩아웃, 엑스 팩토리 중 어디에 속하나요?
지역 × 인재
각 거점에서 연결되는 일
공개된 거점과 사업 활동을 바탕으로 업무의 연결 가능성을 해석했습니다. 지역별 채용계획이나 현재 인력 배치를 뜻하지 않습니다.
공식 사이트가 안내하는 본사입니다. 차량용과 공공용 제품이 갈라지지 않게 잡아 주는 곳으로 읽으며, 현재 조직 구성은 추정하지 않습니다.
인지 인공지능플랫폼 개발공공 사업
공식 사이트에 두 해외 사무소가 나옵니다. 완성차와 협력사의 요구를 듣는 창구로 읽으며, 실제 인력 배치는 공고에서 확인해야 합니다.
해외 사업 개발고객 기술 대응센서 협력
2026년 10월 KT와 맺은 협약의 계획입니다. 일상 주행이 도로 점검이 되는 무대로 읽으며, 실제 도입 규모는 단정하지 않습니다.
포트홀 탐지장비 설치공공 납품
2026년 약 3만 명이 모인 공연 행사에서 공연 안전 국가 과제의 3차년도 실증을 진행했습니다. 사람 많은 곳의 안전을 배우는 자리로 읽습니다.
군중 분석실외 설치국가 과제 수행
차량용 인지 기술 → 공공 현장 납품 → 현장 데이터 → 모델 학습 → 차량·공공 제품의 다음 버전