SLAM Engineer(경력)

포지션 상세 정보

기술스택

C++
GitHub
Python

주요업무

• SLAM 알고리즘 개발: LiDAR, IMU, Camera 등 센서 데이터를 활용한 실시간 SLAM 알고리즘을 설계하고 구현합니다.
• 위치 추정(Localization): 사전 지도 기반 실시간 위치 추정 알고리즘을 개발하고 정밀도를 개선합니다.
• 지도 생성 및 관리: 실내 환경에 적합한 지도 생성·업데이트·관리 파이프라인을 설계하고 구현합니다.
• 센서 융합: LiDAR, IMU, 휠 오도메트리 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 강건한 위치 추정 시스템을 구현합니다.
• 시뮬레이션 및 실환경 검증: 시뮬레이션과 실제 물류 환경에서 SLAM 성능을 검증하고 지속적으로 개선합니다.
• 운영 환경 문제 분석 및 개선: 실제 로봇 운용 중 발생하는 측위·지도 관련 문제를 분석하고 개선안을 적용합니다.

자격요건

• 경력: SLAM, 위치 추정, 센서 융합 관련 실무 경험 3년 이상
• 학력: 로봇공학, 컴퓨터공학, 전기전자공학 등 관련 학과 석사 이상 보유자
• 언어: C++(필수), Python 경험
• SLAM 알고리즘 경험: LiDAR SLAM 또는 Visual SLAM 개발 경험
• 기본 지식: 확률론적 추정, 최적화, 선형대수 등 수학적 기초 역량 보유
• 시스템 이해: LiDAR, IMU, Camera 등 센서 특성 및 데이터 처리에 대한 이해

우대사항

• 연구 경험: SLAM 관련 연구 및 논문 경험 보유자
• SLAM 알고리즘 경험: End-to-End로 SLAM 알고리즘 구현 경험
• 위치 정밀도 구현 경험: Visual, LiDAR SLAM 기반 위치 정밀도 10mm 이내 구현 경험
• 센서 융합 경험: IMU, 휠 오도메트리 등 다중 센서 융합 알고리즘 개발 경험
• 실내 환경 경험: 물류 창고 등 실내 환경에서의 SLAM 적용 및 성능 최적화 경험
• AMR/AGV 경험: 실제 자율주행 로봇 시스템에서의 SLAM 적용 경험

복지 및 혜택

[안정적인 일상을 위해 투자합니다]
• 끼니걱정 없는 식대 지원, 무제한 커피/간식 제공 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.

자세한 내용은 사이트를 참고해주세요
https://www.riibotics.io/

채용절차 및 기타 지원 유의사항

• 근무형태: 정규직

• 급여 : 면접 후 결정 (경력에 따라 상이)

• 메인 근무지: 시흥 연구소 혹은 서울 오피스 중 선택 가능 
※ 시흥 연구소: 경기 시흥시 배곧2로 82 서울대학교 시흥캠퍼스미래모빌리티연구동    
※ 서울 오피스: 서울특별시 강남구 테헤란로 217 오렌지플래닛 2층

채용절차

제출서류 : 이력서(필수) 포트폴리오(선택) * 포트폴리오의 경우, 프로젝트/Github 등 포함 시 우대
접수방법 : 사람인 입사지원
전형절차 : 채용 절차: 서류전형 > 코딩테스트(개발직군) > 1차 인터뷰> 2차 인터뷰 > 레퍼런스 체크(필요시) > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
               ※ 진행 상황에 따라 전형이 변동 될 수 있습니다.

🛎️ 유의사항

• 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.