로봇이 스스로 자신의 ​위치를 ​파악하고 주변 ​환경을 지도로 만들 ​수 있도록 ​하는 ​엔지니어를 모십니다. ​SLAM ​Engineer는 ​자율주행 지게차가 실내 ​물류 ​환경에서 정밀하게 위치를 ​추정하고, ​신뢰성 ​높은 지도를 실시간으로 ​구축·유지할 수 ​있도록 ​핵심 알고리즘을 ​설계하고 검증합니다. ​알고리즘 ​연구에 그치지 않고 ​실제 현장에서의 ​성능 검증과 개선까지 함께하는 엔지니어를 기다립니다.

•SLAM 알고리즘 개발: LiDAR, IMU, Camera 등 센서 데이터를 활용한 실시간 SLAM 알고리즘을 설계하고 구현합니다. •위치 추정(Localization): 사전 지도 기반 실시간 위치 추정 알고리즘을 개발하고 정밀도를 개선합니다. •지도 생성 및 관리: 실내 환경에 적합한 지도 생성·업데이트·관리 파이프라인을 설계하고 구현합니다. •센서 융합: LiDAR, IMU, 휠 오도메트리 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 강건한 위치 추정 시스템을 구현합니다. •시뮬레이션 및 실환경 검증: 시뮬레이션과 실제 물류 환경에서 SLAM 성능을 검증하고 지속적으로 개선합니다. •운영 환경 문제 분석 및 개선: 실제 로봇 운용 중 발생하는 측위·지도 관련 문제를 분석하고 개선안을 적용합니다.

•경력: SLAM, 위치 추정, 센서 융합 관련 실무 경험 3년 이상 •학력: 로봇공학, 컴퓨터공학, 전기전자공학 등 관련 학과 석사 이상 보유자 •언어: C++(필수), Python 경험 •SLAM 알고리즘 경험: LiDAR SLAM 또는 Visual SLAM 개발 경험 •기본 지식: 확률론적 추정, 최적화, 선형대수 등 수학적 기초 역량 보유 •시스템 이해: LiDAR, IMU, Camera 등 센서 특성 및 데이터 처리에 대한 이해

•연구 경험: SLAM 관련 연구 및 논문 경험 보유자 •SLAM 알고리즘 경험: End-to-End로 SLAM 알고리즘 구현 경험 •위치 정밀도 구현 경험: Visual, LiDAR SLAM 기반 위치 정밀도 10mm 이내 구현 경험 •센서 융합 경험: IMU, 휠 오도메트리 등 다중 센서 융합 알고리즘 개발 경험 •실내 환경 경험: 물류 창고 등 실내 환경에서의 SLAM 적용 및 성능 최적화 경험 •AMR/AGV 경험: 실제 자율주행 로봇 시스템에서의 SLAM 적용 경험

• 근무형태: 정규직 • 근무시간: 오전 9시~ 오후 6시(*출근시간 조율 가능) • 채용 절차: 서류전형 ＞코딩테스트(개발직군) ＞ 1차 인터뷰＞ 2차 인터뷰 ＞ 레퍼런스 체크(필요시) ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격 및 입사 ※ 진행 상황에 따라 전형이 변동 될 수 있음 • 메인 근무지: 시흥 연구소 혹은 서울 오피스 중 선택 가능 ※ 시흥 연구소: 경기 시흥시 배곧2로 82 서울대학교 시흥캠퍼스미래모빌리티연구동 ※ 서울 오피스: 서울특별시 강남구 테헤란로 217 오렌지플래닛 2층

•제출서류: 이력서(필수) 포트폴리오(선택) * 포트폴리오의 경우, 프로젝트/Github 등 포함 시 우대 •서류 검토 후 합격자에 한하여 인터뷰 진행