Bone은 로보틱스와 AI 기술을 기반으로 실제 현장에서 의미 있는 변화를 만들어가는 기술 기업입니다. 우리는 기술의 가능성보다, 기술이 현실에서 어떻게 작동하는지를 중요하게 생각합니다. 복잡한 문제를 단순하게 풀어내고, 빠른 실험과 반복을 통해 검증된 결과를 만들어냅니다. 아이디어에 그치지 않고, 구현과 실행까지 책임지는 문화가 Bone.Inc의 일하는 방식입니다. Bone에서는 각자의 전문성이 존중받으며, 팀의 성과로 연결됩니다. 기술로 산업의 기준을 바꿔나가는 여정에 함께할 동료를 찾고 있습니다.

•자율주행 스택 개발 (인지 · SLAM · 맵핑 · 내비게이션) -항공 및 지상 로봇용 자율주행 스택 설계 및 구현: 인지, SLAM/VSLAM, 맵핑, 내비게이션 -VSLAM / 비주얼 오도메트리(Visual Odometry) 파이프라인 개발 및 내비게이션 스택 통합 -3D 맵핑/재구성 기능 개발 (예: NeRF, Gaussian Splatting) — 위치추정/상황인식/경로계획 등에 활용 -정적/동적 환경에서의 장애물 인식 및 회피 기능 구현 -로컬 경로계획 및 장애물 회피 동작 개발(예: 보행자, 연석, 교통 등) -배송 시나리오를 위한 경로계획 및 스케줄링(다중 경유지, 시간 창 제약) 구현 •상태추정 및 고전 제어 -센서 퓨전을 포함한 상태추정 및 고전 제어 시스템 구현 및 튜닝 -상위 자율주행 모듈과 연동되는 안전한 제어 동작 및 인터페이스 정의 •오토파일럿 및 시스템 통합 (펌웨어 · 인터페이스 · 미션 API) -자율주행 컴포넌트를 오토파일럿 펌웨어 및 운영 툴과 통합 -Ardupilot/PX4 통합을 소유: 커스텀 비행 모드/기능 개발(단순 설정을 넘어), 파라미터 튜닝, 인터페이스 설계 -MAVLink/ROS2 인터페이스 및 미션 API 설계·구현(제어/텔레메트리) •데이터 수집 및 관측성(Observability) -비행 데이터 수집 전략 설계: 무엇을 로그로 남길지, 어떻게 남길지, 트리거 조건, 포맷/저장 구조 -비행 로그/센서 데이터/실험 결과를 기반으로 빠른 반복 개선 루프 구축 •시뮬레이션, SITL/HITL, 회귀 테스트 -드론 및 로버용 시뮬레이션 워크플로우 구축 및 운영(Ardupilot + Gazebo) -스크립트 기반 미션, 적대적(adversarial) 시나리오, 회귀(regression) 테스트를 포함한 SITL/HITL 파이프라인 구축 -RL 엔지니어 지원: 학습/평가를 위한 동역학 및 센서 모델 품질 향상 •Cross functional 협업 -풀스택 엔지니어와 협업하여 데이터 링크 및 비디오 스트리밍 요구사항 정의(지연, 해상도, 텔레메트리 필드, 메시지 포맷) -RL 엔지니어와 협업하여 안전한 저수준 인터페이스를 제공하고 RL 정책 통합/검증 지원

•프로덕션 또는 연구-배포(Research-to-Deployment) 환경에서 RL/ML 적용 경험 5년 이상 •뛰어난 Python 역량 및 PyTorch 또는 TensorFlow 실무 경험 •연속 제어를 위한 RL 알고리즘 실무 경험(PPO, SAC, TD3 등) 및 대규모 학습 경험 •데이터셋 및 데이터 파이프라인 설계 경험(로깅, 메타데이터, 버저닝, Train/Val/Test 분할) •엣지 하드웨어(Jetson, 임베디드 GPU 등)에 ML/RL 정책 배포 및 성능 최적화 경험

•로보틱스 자율주행(드론 및/또는 모바일 로봇) 분야 5년 이상 경험 •C++ 및 Python 역량, 실시간 시스템 이해, 임베디드 Linux에서의 디버깅 능력 Ardupilot, PX4 또는 유사 비행 제어 펌웨어 경험(단순 설정이 아닌 커스텀 비행 모드/기능 개발 포함) •MAVLink 이해 및 SITL 워크플로우 경험 -아래 영역 중 최소 2개 이상에서의 깊은 전문성 -VSLAM / 비주얼 오도메트리 -3D 맵핑 / 재구성 -모션 플래닝 및 내비게이션 -상태추정 & 제어(EKF, MPC, LQR 등) -ROS/ROS2 경험 및 인지-계획-제어 모듈 통합 경험

1차: 서류 평가 2차: 면접 평가 3차: 과제(필요시) or 최종합격