멀티 로봇 ​트래픽제어 ​엔지니어

소개

최고의 ​성능, ​극강의 강건성, ​그리고 안정성을 모두 ​갖춘 로봇 ​시스템을 ​함께 만들어갈 ​엔지니어를 ​모십니다. ​ 복잡한 제약 환경 ​속에서도 ​멀티 로봇 트래픽을 ​효율적으로 ​제어하고, ​AI·데이터 기반 제어 ​알고리즘으로 시뮬레이션부터 ​실제 ​로봇 환경까지 ​성능을 극대화할 ​엔지니어를 ​기다립니다.

주요업무

• 멀티 로봇 트래픽 제어 알고리즘 설계 및 구현: 다수 로봇이 동시에 이동하는 환경에서 경로, 우선순위, 제약 조건을 고려한 트래픽 제어 알고리즘을 설계하고 구현합니다. • 충돌·정체 방지 로직 개발: 로봇 간 충돌, 교착 상태(Deadlock), 병목 구간을 예방하기 위한 안전하고 효율적인 제어 로직을 개발합니다. • AI·데이터 기반 트래픽 최적화: 실시간 로봇 상태 및 운영 데이터를 활용하여 이동 예측, 혼잡 완화, 트래픽 효율을 개선하는 최적화 로직을 개발합니다. • 시뮬레이션 및 실환경 검증: 시뮬레이션 환경과 실제 로봇 운용 환경에서 트래픽 제어 성능을 검증하고 지속적으로 튜닝합니다. • 운영 환경 문제 분석 및 개선: 현장 적용된 멀티 로봇 트래픽 제어 시스템의 이슈를 분석하고 안정성과 효율을 향상시킵니다. • MAPF 알고리즘 구현 경험: Multi-Agent Path Finding(MAPF) 알고리즘을 실제 멀티 로봇 환경에 적용하고 최적화하며, 충돌 및 Deadlock 예방 로직을 통합하고 시뮬레이션과 실환경에서 검증한 경험을 보유합니다.

자격요건

• 경력: 멀티 로봇, AMR/AGV 또는 다중 에이전트 환경에서 트래픽 제어, 경로 계획 관련 실무 경험 3년 이상. • 학력: 컴퓨터공학, 로보틱스, 전자공학, 산업공학 등 관련 학과 학사 이상. • 개발 언어: C++ 기반 알고리즘 및 시스템 개발 경험 3년 이상. • 기본 지식: 자료구조, 알고리즘 설계, 경로 탐색(A*, Dijkstra 등) 및 최적화 기법에 대한 탄탄한 이해. • 수학적 이해: 그래프 이론, 조합 최적화, 확률적 모델 또는 상태 공간 탐색에 대한 이해.

우대사항

• 최적화 라이브러리: OR-Tools, Gurobi, CPLEX 등 최적화 라이브러리를 활용한 경로 계획/트래픽 제어 경험. • AI 기반 개발: AI·머신러닝 기반 로봇 이동 예측 및 트래픽 최적화 모델 개발 경험. • 실환경 적용: AMR/AGV 등 대규모 멀티 로봇 트래픽 제어 시스템의 현장 적용 경험. • 실시간 시스템 개발 경험: RTOS, 실시간 데이터 처리 및 제어 로직 개발 경험. • 관련 전공 석사: 로보틱스, 컴퓨터공학, 산업공학 등 관련 전공 석사 이상.

혜택 및 복지

[안정적인 일상을 위해 투자합니다] • 저녁식대, 무제한 커피/간식 등 안정적이고 쾌적한 근무 환경을 위해 지원합니다. [국제 학술대회 및 전시회 참관 지원] • 우수 근무자 또는 직무 관련 필요에 따라 선발하여, 업무 역량 강화와 최신 기술 트렌드 학습을 위해 국제 학술대회 및 전시회 참관을 지원합니다. [본인의 아이디어를 특허로!] • Riibotics는 직무발명제도를 운영하여, 업무를 하면서 떠오른 아이디어를 특허로 만들 수 있도록 지원합니다.