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SLAM & 3D Reconstruction Engineer (Autonomous Driving)

42dot|2026. 10. 16. 게시|
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공고 요약

경력3년~8년
채용 유형정규직
학력석사
지역경기
마감일상시채용
출처원티드

담당업무

  • Camera, LiDAR, IMU, GNSS 센서 데이터를 활용한 Offline SLAM 및 Localization 알고리즘 개발

  • 대규모 주행 데이터의 Trajectory Estimation, Pose Optimization, Global Alignment 알고리즘 개발

  • Camera, LiDAR, IMU 기반 Multi-Sensor Self-Calibration 및 Calibration 알고리즘 개발

  • Multi-view Geometry, Structure-from-Motion(SfM), Bundle Adjustment를 활용한 3D Reconstruction 정확도 향상

  • NeRF, 3D Gaussian Splatting 기반 Neural Rendering 기술 연구 및 데이터 파이프라인 적용

  • Localization, Calibration, 3D Geometry 데이터의 품질 평가·검증 체계 구축 및 개선

  • 대규모 데이터 처리 파이프라인에 알고리즘 적용, 자동화된 데이터 생성 및 품질 개선 프로세스 구축

  • Perception, AI, Data Platform 조직과 협업해 AI 학습 데이터 품질 향상

자격요건

  • Computer Vision, Robotics, SLAM, Localization, 3D Geometry에 대한 이해

  • C++ 기반 알고리즘 개발 및 소프트웨어 구현 경험

  • Python을 활용한 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험

  • Linear Algebra, Multi-view Geometry, Probability, Nonlinear Optimization에 대한 이해

  • Linux 환경 개발 경험

복리후생

  • 식대 지원

  • 건강검진 지원

  • 자기계발 지원

  • 장비 지원

합격보상

지원자와 추천인에게 각각 현금 50만원 지급

마감기한

상시채용

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공고 원문

소개

About the Team & Mission 42dot의 3D Vision Team은 Autonomous Driving AI의 핵심이 되는 고품질 위치 정보와 3차원 공간 데이터를 생성하기 위한 기술을 연구하고 개발합니다. Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서 데이터를 활용하여 정밀한 Localization, Calibration 및 3D Reconstruction 기술을 구축하고, 대규모 주행 데이터 파이프라인의 정확성과 일관성을 지속적으로 향상시키는 역할을 수행합니다. SLAM & 3D Reconstruction Engineer는 Offline SLAM, Localization, Self-Calibration 및 3D Reconstruction 알고리즘을 개발하고, Multi-view Geometry와 Neural Rendering 기술을 활용하여 AI 학습에 필요한 고품질 3차원 데이터를 생성합니다. 또한 Perception, AI, Data Platform 등 다양한 조직과 협업하여 차세대 Autonomous Driving 데이터 파이프라인을 구축합니다.

주요업무

• Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서 데이터를 활용한 Offline SLAM 및 Localization 알고리즘을 개발합니다. • 대규모 주행 데이터의 Trajectory Estimation, Pose Optimization 및 Global Alignment 알고리즘을 개발합니다. • Camera, LiDAR, IMU 등 Multi-Sensor Self-Calibration 및 Calibration 알고리즘을 개발합니다. • Multi-view Geometry, Structure-from-Motion(SfM), Bundle Adjustment 등을 활용하여 3D Reconstruction 정확도를 향상시킵니다. • NeRF, 3D Gaussian Splatting 등 Neural Rendering 기반 3D Reconstruction 기술을 연구하고 데이터 파이프라인에 적용합니다. • Localization, Calibration 및 3D Geometry 데이터의 품질 평가와 검증 체계를 구축하고 지속적으로 개선합니다. • 대규모 데이터 처리 파이프라인에 알고리즘을 적용하고 자동화된 데이터 생성 및 품질 개선 프로세스를 구축합니다. • Perception, AI, Data Platform 등 다양한 조직과 협업하여 AI 학습 데이터의 품질을 향상시키는 기술을 개발합니다.

자격요건

• 컴퓨터공학, 전자공학, 기계공학, 로보틱스 또는 관련 분야 석사 학위와 3년 이상의 경력 또는 박사 학위 • Computer Vision, Robotics, SLAM, Localization 또는 3D Geometry에 대한 이해 • C++ 기반 알고리즘 개발 및 소프트웨어 구현 경험 • Python을 활용한 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험 • Linear Algebra, Multi-view Geometry, Probability 및 Nonlinear Optimization에 대한 이해 • Linux 환경에서의 개발 경험

우대사항

• Visual SLAM, LiDAR SLAM, Visual Odometry 또는 Offline Localization 알고리즘 개발 경험 • Multi-Sensor Localization, Sensor Fusion 및 Sensor Self-Calibration 알고리즘 개발 경험 • Camera, LiDAR, IMU의 Extrinsic, Intrinsic 또는 Temporal Calibration 개발 경험 • Factor Graph Optimization, Pose Graph Optimization, Bundle Adjustment 등 기하학 기반 최적화 알고리즘 개발 경험 • Structure-from-Motion(SfM), Multi-view Stereo(MVS), Point Cloud Registration 또는 Dense 3D Reconstruction 개발 경험 • NeRF, 3D Gaussian Splatting 등 Neural Rendering 기반 3D Reconstruction 기술 개발 경험 • Camera 및 LiDAR 기반 3D Geometry Reconstruction 및 품질 개선 경험 • Ceres Solver, GTSAM, COLMAP, Open3D 등 관련 프레임워크 활용 경험 • 대규모 주행 데이터 처리 및 데이터 품질 평가 경험 • CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, IROS, RSS, SIGGRAPH 등 관련 분야 논문 게재 또는 오픈소스 프로젝트 기여 경험

혜택 및 복지

[42dot만의 업무 몰입 프로그램] https://42dot.ai/ko/careers/employee-engagement-program

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