3D Reconstruction & SLAM Engineer | 딥인사이트

담당업무

• LiDAR-Inertial SLAM 알고리즘 이식·통합·고도화

• FAST-LIO2, Point-LIO, GLIM, LIO-SAM 분석 및 적용

• LiDAR·IMU·Camera 데이터 시간 동기화·좌표계 정합·Motion De-skew

• 플랫폼별 SLAM 안정화 및 파라미터 튜닝

• Point Cloud 노이즈 제거·다운샘플링·동적 객체 제거·다중 스캔 정합

• GCP 또는 기준 좌표계 기반 정밀 정합

• Point Cloud 기반 Mesh Reconstruction 및 Collision Mesh 생성

• 3DGS·PCD·Mesh 좌표 정합 및 Semantic Mesh 생성 파이프라인 개발

• SLAM 정확도·처리 시간·정합 품질 Benchmark 및 자동 검증 도구 개발

• 배치 처리 파이프라인에 SLAM·3D 재구성 모듈 연동

자격요건

• LiDAR-Inertial SLAM 또는 LiDAR Odometry 개발 경험

• C++ 개발 역량 및 ROS 또는 ROS2 사용 경험

• PCL, Open3D 등 Point Cloud 처리 경험

• ICP, GICP, NDT 등 Point Cloud Registration 이해

• IMU, 좌표계 변환, 센서 캘리브레이션, Timestamp 동기화 이해

• SLAM 결과 정량 평가 및 디버깅 역량

우대사항

• Visual-Inertial 또는 LiDAR-Visual-Inertial SLAM 경험

• FAST-LIVO2, R3LIVE, LVI-SAM 등 LVIO 오픈소스 활용 경험

• 로봇개·차량·AMR·UGV 등 이동 플랫폼 Mapping 또는 Localization 경험

• 회전형 LiDAR 또는 비표준 LiDAR 센서 데이터 처리 경험

• Point Cloud 기반 Mesh Reconstruction 경험

• 3D Gaussian Splatting, 3D Segmentation, Semantic Mesh 경험

• Unity, Isaac Sim, OpenUSD 등 시뮬레이션 환경 연계 경험

• Python, Docker 기반 데이터 처리·평가 자동화 경험

기대 산출물

• 자사 3D 스캐너 Raw Data 기반 SLAM 처리 모듈

• 핸드헬드·로봇개·차량·좁은 공간용 플랫폼별 Mapping Mode

• Point Cloud 후처리 모듈

• GCP 또는 기준 좌표계 기반 정밀 정합 모듈

• Mesh Reconstruction 및 Collision Mesh 생성 파이프라인

• 3DGS·PCD·Mesh 정합 및 Semantic Mesh 지원 모듈

• SLAM 품질 평가 및 자동 Benchmark 리포트

지원자 특성

• 오픈소스 SLAM을 실제 센서 데이터에 맞게 수정·통합

• Drift, Tracking Loss, 반사면, 동적 객체 문제 해결 경험

• Point Cloud·Mesh·3D 재구성 전체 파이프라인 관심

• 연구 코드와 제품 코드의 차이 이해 및 운영 가능한 모듈화

마감기한

상시채용