Motion Tracking Algorithm Research Engineer

1. 광학, ​IMU, ​EMF 등 이종 ​센서 ​데이터의 ​후처리·융합·보정 알고리즘 연구
2. 다중센서의 ​좌표계와 시간 ​기준을 ​정의하고, Extrinsic ​Calibration·동기화·좌표 변환을 ​포함한 ​통합 구조 설계
3. 손의 ​관절 구조와 ​기구학적 제약을 활용해 자세 오차, Drift 및 비현실적인 관절 움직임을 보정하는 알고리즘 개발
4. 노이즈, 이상치, 가림, 패킷 유실과 같은 실제 환경의 불확실성에도 안정적인 추정·추적 방법 연구
5. 정확도·지연시간·안정성 지표와 평가 데이터셋을 정의하고 알고리즘 개선 효과를 정량적으로 검증
6. 연구한 알고리즘을 C/C++ 기반 실시간 파이프라인에 구현하고 텔레오퍼레이션 및 데이터 수집 환경에 최적화
7. 검증된 알고리즘을 Runtime·API·SDK에 통합하고 로봇·카메라 등 외부 시스템과의 연동을 지원

1. 로보틱스, 기계공학, 전기전자, 컴퓨터공학 또는 관련 분야의 대학교 졸업(학사) 이상 학위를 보유하신 분
2. C/C++로 수치 알고리즘 또는 실시간 소프트웨어를 구현한 경험이 있으신 분
3. 선형대수, 확률·통계, 최적화, 3차원 기하 등 관련 수학적 배경에 대한 이해를 갖추신 분
4. 가설을 세우고 평가 지표와 실험을 설계해 결과를 정량적으로 설명할 수 있으신 분
5. Git 기반 협업과 코드 리뷰, 기술적 논의를 통해 코드 품질 및 알고리즘을 함께 개선할 수 있으신 분

1. IMU, 카메라, 광학 트래커 등 복수 센서를 이용한 Sensor Fusion 또는 Calibration 경험
2. SO(3)/SE(3), Quaternion, 좌표계 변환과 3차원 Rigid-body Motion에 대한 이해
3. Kalman Filter 계열, Wahba Problem, Nonlinear Least Squares 또는 Robust Estimation 경험
4. Factor Graph·Pose Graph 기반 추정, SLAM, Point Cloud 또는 ICP 관련 경험
5. 인체 관절·손 기구학·Biomechanical Constraint 또는 로봇 Kinematics를 다뤄 본 경험
6. 노이즈와 이상치가 포함된 실측 데이터에서 알고리즘을 검증하고 개선해 본 경험
7. 멀티스레딩, 비동기 I/O, 고빈도 스트리밍 등 실시간 시스템 최적화 경험
8. 논문 알고리즘을 재현하거나 연구 코드를 제품 수준으로 고도화해 본 경험

1차 서류 제출 → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 3차 인터뷰 → 최종 합격

※ 위 채용 절차는 기본적인 안내이며, 지원자님의 경험과 상황에 따라 유연하게 조정될 수 있습니다.

※ 사전에 커피챗을 통해 서로를 먼저 알아간 경우, 일부 절차는 생략되거나 간소화될 수 있습니다.