모션 플래닝 엔지니어 (7년~)

담당업무

• Global Route와 Reactive Local Planning, Control 인터페이스를 포함한 모션 플래닝 아키텍처 설계

• 사람·차량·작업 장비가 혼재된 환경의 reactive 주행 정책 및 알고리즘 전략 수립

• 4WIS·4WID 플랫폼의 넓은 action space를 고려한 플래닝 제약 조건 및 알고리즘 설계

• 장애물 회피, 정지·재출발, 좁은 공간 통과를 위한 계층적 행동 계획 및 안전 제약 설계

• 보행자·동적 객체를 고려한 Social Navigation 행동 로직 개발

• MPC, Pure Pursuit 기반 Trajectory Tracking Controller 설계 및 실차 튜닝

• 시뮬레이션·실차 테스트 시나리오, 성능 지표, 회귀 테스트 체계 구축

• 주행 로그 분석, 실패 상황 재현, 알고리즘 개선 실험 설계

• Localization, Perception, 하드웨어, 소프트웨어 인프라 팀과의 시스템 통합 및 일정 조율

• 알고리즘 구현, 실험 설계, 코드 리뷰 지원과 기술적 우선순위·리스크 관리

• Motion Planning 및 Control 모듈 코드와 설계 문서, 안전 제약·파라미터 문서, 테스트 세트 및 실차 결과 리포트 작성

자격요건

• Motion Planning, Robot Control, 자율주행 주행 알고리즘 실무 역량

• 실차 또는 실제 로봇 플랫폼에 주행 알고리즘을 배포하고 튜닝한 경험

• MPC 기반 Trajectory Tracking Controller 설계 및 튜닝 역량

• far subgoal 기반 reactive local path 생성 및 4WIS·4WID 또는 유사 플랫폼 플래닝 알고리즘 구현 경험

• C++, Python 기반 로봇 알고리즘 개발 역량

• MATLAB, Simulink 또는 유사 도구를 활용한 Controller 설계·분석 역량

• ROS 2 기반 모듈 개발 및 디버깅 역량

• 실시간성, 안정성, 유지보수성을 고려한 코드 작성 역량

• 시뮬레이션과 실차 테스트를 연계한 알고리즘 성능 검증 역량

• 주행 로그 분석, 실패 원인 가설화, 개선 실험 설계 역량

• 성공률, 안정성, 승차감, 지연 시간 등 성능 지표 정의 및 관리 역량

• Perception·Prediction의 occupancy·intention prediction 결과를 Local Planner 입력으로 활용하는 자율주행 시스템 통합 이해

• 코드 리뷰, 실험 리뷰, 설계 문서화를 통한 기술 품질 향상 역량

우대사항

• 강화학습 기반 플래닝 또는 학습 기반 Trajectory Prediction 경험

• A-star, D-star, RRT 등 Path Planning 알고리즘 구현 경험

• 동적 장애물 회피, 사회적 주행, 혼잡 환경 주행 정책 설계 경험

• CARLA, CarSim, Isaac Sim, SUMMIT 등 시뮬레이터 활용 경험

• HIL 또는 회귀 테스트 환경 구축 경험

• 주행 시나리오 기반 자동 평가 및 리포트 생성 경험

• ROS 2, Docker, GitHub 기반 개발 환경 운영 경험

• DevOps 파이프라인 연계 알고리즘 테스트 경험

• 실차 로그 수집, 재현 테스트, 파라미터 버전 관리 경험

• 상용 자율주행·로봇·모빌리티 제품의 주행 알고리즘 개발 경험

• 동료 엔지니어 멘토링 및 고객 현장·실제 서비스 운영 환경의 기술 이슈 해결 경험

복리후생

• 유연한 출퇴근 제도와 코어타임 10:00~15:00

• 자유로운 연차 사용

• 다양한 업무 장비 및 도구 제공

• 근속연수에 따른 연차 추가 지급

• 생일휴가 제공

• 건강 DAY 제공

• 명절 선물 제공

• 점심 식비 지원

• 음료·스낵 지원

전형절차

1. 서류전형

2. 2차 서류전형

3. 직무 면접

4. 임원 면접

5. 처우협의

6. 최종합격

7. 전체 채용 절차 약 2~3주 소요

마감기한

2026년 9월 25일 08:59까지