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42dot의 Localization Engineer는 자율주행 차량과 데이터 수집 차량의 정확하고 안정적인 위치 추정을 위한 Localization 및 Online Self-Calibration 기술을 개발합니다.

Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서를 활용하여 실제 도로 환경에서도 안정적으로 동작하는 Localization 및 Multi-Sensor Fusion 알고리즘을 연구하고 개발합니다. 또한 차량 운행 중 센서의 Calibration 상태를 지속적으로 추정하고 보정하는 Online Self-Calibration 기술을 개발하여 자율주행 시스템의 성능을 향상시키는 동시에, AI 학습에 활용되는 데이터의 위치 정보와 센서 Calibration 품질을 지속적으로 확보합니다.

Responsibilities

• Camera, LiDAR, IMU, GNSS, Wheel Odometry 등 다양한 센서를 활용한 Localization 알고리즘을 개발합니다.

• Multi-Sensor Fusion 기반 State Estimation 알고리즘을 개발합니다.

• Camera, LiDAR, IMU 등 다양한 센서의 Online Self-Calibration 알고리즘을 개발합니다.

• Sensor Extrinsic, Intrinsic 및 Temporal Calibration 알고리즘을 개발하고 성능을 개선합니다.

• 비선형 최적화(Nonlinear Optimization) 및 Sensor Fusion 기법을 활용하여 Localization 및 Calibration 정확도를 향상시킵니다.

• 실제 주행 데이터를 기반으로 Localization 및 Calibration 알고리즘을 검증하고 성능을 평가합니다.

• 데이터 수집 차량의 Localization 및 Calibration 품질을 향상시켜 AI 학습 데이터의 정확성과 일관성을 확보합니다.

• 학습 데이터의 위치 정보 및 센서 Calibration 품질을 평가하고 개선하기 위한 알고리즘 및 검증 체계를 개발합니다.

• Perception, Planning, Data Platform 등 다양한 팀과 협업하여 Localization 및 Calibration 기술을 개발하고 적용합니다.

Qualifications

• 컴퓨터공학, 전자공학, 기계공학, 로보틱스 또는 관련 분야의 석사 학위와 3년 이상의 관련 경력 또는 박사 학위를 보유하신 분

• Computer Vision, Robotics, Localization, Sensor Fusion 또는 State Estimation 분야에 대한 이해가 있으신 분

• C++ 기반 소프트웨어 개발 경험이 있으신 분

• Python을 활용한 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험이 있으신 분

• Linear Algebra, Geometry, Probability, Optimization에 대한 이해가 있으신 분

• Linux 환경에서 개발 경험이 있으신 분

Preferred Qualifications

• Visual Localization, Visual-Inertial Odometry(VIO), Multi-Sensor Fusion 알고리즘 개발 경험

• Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서를 활용한 Localization 알고리즘 개발 경험

• Online Sensor Self-Calibration 또는 Sensor Calibration 개발 경험

• Camera, LiDAR, IMU의 Extrinsic, Intrinsic 또는 Temporal Calibration 개발 경험

• Factor Graph Optimization, Bundle Adjustment, Kalman Filter 등 상태 추정 및 최적화 알고리즘 개발 경험

• Ceres Solver, GTSAM 등 최적화 프레임워크 사용 경험

• ROS/ROS2 기반 Robotics 또는 Autonomous Driving 프로젝트 경험

• 대규모 주행 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험

• CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, IROS, RSS 등 관련 분야 논문 게재 또는 오픈소스 프로젝트 기여 경험

Interview Process

• 서류전형 - 코딩테스트 - 화상면접 (1시간 내외) - 대면 혹은 화상면접 (3시간 내외) - 최종합격

• 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.

• 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

Additional Information

• 이력서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지된 정보는 제외 부탁드립니다.

• 모든 제출 파일은 30MB 이하의 PDF 양식으로 업로드를 부탁드립니다. (이력서 업로드 중 문제가 발생한다면 지원하시고자 하는 포지션의 URL과 함께 이력서를 recruit@42dot.ai으로 전송 부탁드립니다.)

• 인터뷰 프로세스 종료 후 지원자의 동의하에 평판조회가 진행될 수 있습니다.

• 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.

• 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자를 우대합니다.

• 42dot은 의뢰하지 않은 서치펌의 이력서를 받지 않으며, 요청하지 않은 이력서에 대해 수수료를 지불하지 않습니다.

• 3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.

※ 지원 전 아래 내용을 꼭 확인해 주세요.

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