SLAM & 3D Reconstruction Engineer (Autonomous Driving)

주요업무

• Camera, LiDAR, IMU, GNSS 기반 Offline SLAM 및 Localization 알고리즘 개발

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

• Multi-Sensor Self-Calibration 및 Calibration 알고리즘 개발

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

• 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·품질 개선 프로세스 구축

• Perception, AI, Data Platform 조직과 협업해 AI 학습 데이터 품질을 향상하는 기술 개발

자격요건

• Computer Vision, Robotics, SLAM, Localization 또는 3D Geometry 이해

• C++ 기반 알고리즘 개발 및 소프트웨어 구현 경험

• Python 기반 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험

• Linear Algebra, Multi-view Geometry, Probability, Nonlinear Optimization 이해

• Linux 환경 개발 경험

우대사항

• Visual SLAM, LiDAR SLAM, Visual Odometry 또는 Offline Localization 알고리즘 개발 경험

• Multi-Sensor Localization, Sensor Fusion, 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

• SfM, 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 Reconstruction과 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 논문 게재 또는 오픈소스 프로젝트 기여 경험

• 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자 우대

• 장애인 등록증 소지자 우대

보상 및 지원 안내

• 연봉 협의

• 입사 합격 시 리멤버 합격 보상금 50만원

전형절차

1. 서류전형

2. 1차 인터뷰

3. 2차 인터뷰

4. 처우협의

5. 최종합격

기타 안내

• 전형 절차는 일정과 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며 결과는 등록 이메일로 개별 안내

• 지원서에 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지 정보 제외

• 허위 사실이 확인될 경우 입사 취소 가능

• 인터뷰 종료 후 지원자 동의하에 평판조회 진행 가능

마감기한

채용시 마감