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##前言

Toma이 YC W24 펀딩 스타트업으로서 AI 자동차 동료 개발에 매진하고 있습니다. 자율주행과 연결되는 첨단 AI 기술에 관심 있는 Senior/Staff Engineer를 적극 모시고 있습니다. 차세대 자동차 인테리어를 재정의할 프로젝트를 함께하실 분을 찾고 있습니다.

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Toma과 AI 자동차 동료 프로젝트 소개

YC W24 펀딩 스타트업, Toma의 비전

Toma은 2024년 Winter 배치 Y Combinator 펀딩을 받은 스타트업으로, AI 기반 자동차 동료 시스템을 개발하고 있습니다. 주행 중驾驶员와 승객 모두에게 지능형 어시스턴스를 제공하는 것이 목표입니다.

Toma의 핵심 가치는 단순한 네비게이션을 넘어서 차량과 승객 간 자연스러운 대화형 인터페이스를 구현하는 것입니다. 운전 중 발생할 수 있는 다양한 상황에서 즉각적인 정보 제공과 편의성 증대를 통해 이동 경험을 혁신하고 있습니다.

AI 자동차 동료 기술 스택

Toma에서 사용하는 주요 기술 스택은 다음과 같습니다:

Toma AI Automobile Assistant Architecture
class AutomobileAICompanion:
    def __init__(self):
        self.speech_recognition = SpeechRecognitionEngine()
        self.nlp_processor = NLPProcessor()
        self.vehicle_integration = VehicleAPIBridge()
        self.context_aware = ContextManager()
    
    def process_command(self, audio_input):
        text = self.speech_recognition.transcribe(audio_input)
        intent = self.nlp_processor.analyze_intent(text)
        context = self.context_aware.get_current_context()
        
        return self.generate_response(intent, context)

Python, PyTorch, TensorFlow를 기반으로 한 딥러닝 모델과 실시간 음성 처리 파이프라인을 구축하고 있습니다. 또한 차량 CAN 버스 데이터와 연동하여 운전 상황에 맞는 최적화된 응답을 생성합니다.

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Senior/Staff Engineer 역할과 요구사항

주요 업무 및 책임

Senior/Staff Engineer로는 AI 자동차 동료 시스템의 핵심 아키텍처 설계 및 개발을 담당하게 됩니다. 실시간 음성 인식 모듈부터 자연어 처리 파이프라인, 그리고 차량 시스템 연동까지 전체 스택을 다루게 됩니다.

구체적인 업무内容包括：

- AI 모델 최적화 및 경량화 untuk embedded systems - 실시간 처리 latency 최소화 위한 아키텍처 설계 - 멀티모달 입력(음성, 이미지, 센서 데이터) 통합 처리 - 차량 OEM 및 third-party API 연동

필요 역량 및 자격요건

T자형 인재로서 깊이와 폭 모두를 갖춘 엔지니어를 찾고 있습니다. 아래는 주요 자격요건입니다:

```yaml requirements: experience: - Senior: 5+ years in ML/AI development - Staff: 8+ years with system design experience technical_skills: - Proficiency in Python, C++ - Deep learning frameworks (PyTorch, TensorFlow) - MLOps and model deployment preferred_skills: - Automotive industry experience