• Visual 기반 Mapping/Localization 알고리즘 개발
• Multi-Sensor Fusion 기반 SLAM 시스템 설계 및 구현(Camera + IMU + GNSS 등)
• 고층 밀집 지역, GNSS 음영 지역 등 복잡 환경에서의 로버스트한 위치 추정 시스템 개발
• 지도 정합 (map alignment), loop closure detection, localization, optimization 등의 기술 고도화
• 학술적 성과에 대한 특허 출원 및 논문 발표

• 이학/공학 분야 석사 이상 또는 그에 준하는 연구/산업 경험 보유
• C++, Python, ROS/ROS2에 능숙한 개발 역량
• 카메라 기반의 SLAM/Localization 알고리즘 개발 경험
• IMU/GNSS와의 센서 융합 경험(Multi-Sensor Fusion)
• Feature 기반 SLAM 및 Bundle Adjustment에 대한 전반적인 이해
• Monocular, Stereo, Multi-camera Geometry 및 Sensor Calibration 이해

• 관련 전공 박사 학위 소지자 또는 5년 이상 실무 경험자
• Factor Graph 기반 Backend Optimization 구현 경험 (예: GTSAM, Ceres 등)
• Loop Closure Detection 및 Relocalization 전략 설계 경험
• Motion Distortion 보정, Dynamic Object Filtering 등 LiDAR 기반 SLAM 안정화 경험
• Visual/Depth 기반 Place Recognition 및 딥러닝 기반 Feature Matching 기술 경험
• 실제 로봇 플랫폼(예: Turtlebot, Jackal, Clearpath 등) 기반 필드 테스트 경험

서류 지원 -> 컬쳐핏 인터뷰 (화상 30분) -> 1차(직무) 인터뷰 -> 2차(임원) 인터뷰 -> 레퍼런스 체크 -> 최종 합격

제출서류

• 이력서(경력기술서)
• 포트폴리오(면접 시 자기소개에 활용)
• Github / 논문 / 블로그 등 기술 스택을 알 수 있는 자료
• Github 제출 시 저장소 주소까지 기재, 혹은 본인이 기여한 오픈소스 저장소 주소와 기여한 항목 기재.

근무조건

• 고용형태 : 정규직(시용 기간: 3개월)