Localization Engineer (Autonomous Driving)

About the Team & Mission

42dot의 Localization Engineer는 자율주행 차량과 데이터 수집 차량의 정확하고 안정적인 위치 추정을 위한Localization 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

1. 서류 전형

2. 코딩 테스트

3. 1차 면접 (화상, 1시간 내외)

4. 2차 면접 (대면 혹은 화상, 3시간 내외)

5. 처우 협의·입사

Additional Information

• 전형 절차는 일정 및 진행 상황에 따라 일부 변경될 수 있으며, 각 전형 결과는 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

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

• 지원서 접수 중 오류가 발생하거나 기타 문의 사항이 있을 경우, recruit@42dot.ai로 문의해 주시기 바랍니다.

• 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.

• 지원서 내용 중 허위 사실이 발견될 경우, 입사가 취소될 수 있습니다.

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

• 3개월의 수습기간이 적용될 수 있습니다.