<h2>직무</h2><p>3D SLAM & Matching Engineer</p><h2>포지션 상세</h2><p>[Team mission]<br>• 로봇 환경에서 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 기술을 활용하여 3D 공간을 정밀하게 인식하고 재구성하는 연구/개발을 수행<br>• 3D Reconstruction을 통한 로봇의 환경 인식 및 상호작용 최적화<br>• Point Cloud 및 RGB-D 데이터를 활용한 실시간 부재 매핑 및 객체 탐지</p><h2>주요업무</h2><p>• SLAM 연구/개발<br> - Visual SLAM 연구 및 구현<br> - Loop Closure & Relocalization 알고리즘 개발<br> - Multi Sensor Fusion을 활용한 Localization 성능 향상<br>• 3D Reconstruction & Mapping<br> - RGB-D 및 multi sensor 데이터를 활용한 3D Reconstruction<br> - Neural Radiance Fields (NeRF), Implicit Neural Representations 등을 활용한 3D Reconstruction 기법 적용<br> - Point Cloud Processing을 활용한 3D Matching<br>• Optimization 및 Sensor Fusion<br> - Graph-based Optimization을 활용한 SLAM 정합 (e.g. GTSAM, Ceres)<br> - 다양한 센서 데이터를 활용한 Multi-sensor Fusion<br> - Real-time GPU Optimization을 통한 연산 성능 개선<br><br>• 다루는 기술 스택<br> - 3D Reconstruction<br> - SLAM & Localization<br> - 3D Matching & Optimization</p><h2>자격요건</h2><p>• 경력 : 무관<br>• 필수 경험 및 기술<br> - Multi-Sensor SLAM 개발 경험<br> - 3D Point Cloud Processing 및 3D Matching 관련 연구/개발 경험<br> - Python 및 C++을 사용한 개발 경험자 (OpenCV, Open3D, PCL 등 활용)<br> - Optimization 및 Sensor Fusion 관련 경험자</p><h2>우대사항</h2><p>• Deep Learning 기반 SLAM 또는 3D Reconstruction 연구 경험자<br> - (e.g. DeepV2D, NeRF, DeepSLAM, 3D Gaussian Splatting 등)<br>• CUDA 및 GPU 가속화 경험 (CUDA, TensorRT, OpenGL, Vulkan 등)<br>• Git을 활용한 코드 협업 경험이 있으신 분<br>• 팀원 및 타 분야의 실무자와 원활한 커뮤니케이션 및 의사결정이 가능하신 분</p><h2>혜택 및 복지</h2><p>• 연 6일 병가 제공<br>• 야근 시 저녁 식대 지원<br>• 야근 시 교통비 지원 (밤 10시 반 이후 퇴근 시 안전하게 택시 타세요!)<br>• 출장용 법인 차량 6대 운영<br>• 자가 차량 이용 시, 유류비 실비정산<br>• 업무용 도서 구입비 지원<br>• 주말수당 / 출장수당 지급<br>• 정밀건강검진 지원<br>• 생일 시 오후반차 및 상품권 지급<br>• 기타 경조 휴가 및 경조금 지급 등</p>
