로봇용 3D 비전 및 시뮬레이션 솔루션을 개발하는 인공지능(AI)·로보틱스 스타트업에서 3D Vision & Graphics Engineer를 채용중입니다 ＜＞기술스택: C++, CUDA, Python / 3D Gaussian Splatting, SLAM, SfM ＜＞핵심성과 및 개인 KPI 실환경의 장면과 객체를 로봇 학습에 활용할 수 있는 고품질 3D 에셋으로 재구성 재구성 정확도·시각적 품질을 유지하며 처리 시간, GPU 메모리 사용량 및 렌더링 프레임 시간 개선

1. 3D Gaussian Splatting 기반 장면 및 객체 재구성 다중 시점 영상의 촬영 경로·시점 분포·중첩률을 설계하고, 3D Gaussian Splatting(3DGS) 기반 장면·객체 에셋 생성 파이프라인 개발 2. 카메라 포즈 추정 및 대규모 3D 재구성 최적화 SLAM의 초기 포즈 추정값을 활용하고, SfM이나 Bundle Adjustment로 카메라 포즈·3D 구조를 공동 최적화하여 정확도와 계산 효율 개선 3. 계층적 장면 표현 및 GPU 렌더링 최적화 계층적 공간 자료구조, 다중 해상도 표현 및 LOD(Level of Detail) 선택·스트리밍을 설계하고, CUDA 기반 래스터화·정렬·알파 합성과 GPU 메모리 접근 최적화

• 컴퓨터공학·전기전자공학 등 관련 전공 학사 이상 및 3D Vision·Graphics 관련 연구개발 경력 5년 이상, 또는 해당 분야 박사 학위 보유 • 3DGS 기반 재구성 또는 렌더링의 직접 구현·개선 경험과 알고리즘에 대한 이해 • C++·CUDA 커널 개발 경험 및 GPU 병렬 실행 모델(SIMT)·메모리 계층 구조에 대한 이해 • 다중 시점 기하, 카메라 모델·보정, SLAM·SfM 또는 렌더링 파이프라인에 대한 지식과 자료구조·알고리즘 설계 역량

• NVIDIA Isaac Sim에서 USD 형상·물리 에셋과 PLY Gaussian 데이터를 연동한 로봇 학습 환경 구축 경험 • 대규모 장면 재구성, 계층적 LOD·데이터 스트리밍 또는 GPU 프로파일링 기반 성능 최적화 경험

서류 전형 및 면접