[Riibotics] Robotics SLAM 엔지니어 모집
우리는 로봇이 환경을 이해하고, 스스로 정확한 위치를 찾아갈 수 있도록 합니다. Riibotics 는 산업용 로봇의 고정밀 자율주행을 위한 SLAM 기술을 연구하고 개발하는 팀입니다. 우리는 3mm 이내의 실내 정밀 측위 기술과 산업용 SLAM 표준을 목표로 하며, 도전적인 기술 개발을 함께할 동료를 찾습니다.
[모집 분야] SLAM 엔지니어
SLAM 엔지니어는 카메라 및 LiDAR와 같은 다중 센서 데이터를 활용하여 로봇의 위치를 정밀하게 추정하고, 실내 환경 지도를 생성하는 핵심 알고리즘을 개발하는 역할을 담당합니다. 단순한 로컬 맵 생성이 아닌, 확장 가능하고 동적인 환경에서도 안정적인 위치 추정이 가능한 SLAM 시스템 구축을 목표로 합니다.
[주요 업무]
- 다중 센서 기반 SLAM 알고리즘 개발
- LiDAR, 카메라, IMU 등을 활용한 센서 융합
- Feature-based, Graph-based SLAM 개발 및 최적화
- LiDAR-SLAM 알고리즘 연구 및 적용
- 정확한 맵 기반 위치 추정(Localization) 및 환경 인식
- Map matching을 통한 정밀 위치 추정 기술 개발
- Global/Local Localization 및 Adaptive Localization 기법 연구
- 환경 변화 감지를 통한 맵 업데이트 알고리즘 개발
- 실내 자율주행을 위한 다층 구조 지도 개발 및 표준화
- 대규모 실내 공간을 위한 맵 데이터 포맷 및 관리 체계 설계
- 산업용 로봇 환경에 최적화된 지형 정보 처리
- 실시간 맵 업데이트 및 공유 기술 개발
- 센서 융합을 활용한 전역 위치 추정(Global Localization) 연구
- GPS가 사용되지 않는 환경에서의 위치 추정 기술 개발
- 딥러닝 기반 Feature Extraction을 활용한 위치 보정
- Online Calibration 기법을 적용한 정밀 측위 최적화
[자격 요건]
- 컴퓨터공학, 전자공학, 로보틱스 관련 학사 이상 또는 이에 준하는 실무 경험
- SLAM & Localization 관련 개발 경험 3년 이상
- SLAM 시스템을 직접 구현한 경험 (Graph SLAM, Visual SLAM, LiDAR SLAM 등)
- C++ 개발 경력 3년 이상 (Modern C++ 사용 경험 포함)
- Linux 환경에서의 개발 경험 및 ROS/ROS 2 활용 능력
[우대 사항]
- 로봇, 컴퓨터공학 관련 석사/박사 학위 보유자
- SLAM, Visual Odometry, Localization 관련 연구 및 프로젝트 수행 경험
- 하드웨어 가속화(CUDA, FPGA)를 통한 PointCloud 데이터 처리 경험
- 실제 산업용 제품에 SLAM 알고리즘을 적용해본 경험
- 자동화된 테스트 코드 작성 경험 및 코드 품질 개선에 대한 철학 보유
- 로봇 관련 Open Source 프로젝트 기여 경험
[Riibotics는?]
- 최신 SLAM 기술을 연구하고 실험할 수 있는 환경
- 고정밀 위치 추정 및 실내 자율주행 기술 개발 기회
- 대규모 산업 현장에서 실제 로봇을 운영하며 얻는 실무 경험
- 도전적인 문제를 해결하며 성장할 수 있는 팀 문화
[지원 방법]
- 이력서 및 포트폴리오 제출 (논문, 프로젝트 경험, Github 등 포함 시 우대)
- 서류 검토 후 인터뷰 진행
- 지원 및 문의: [email protected]
Riibotics 와 함께 자율주행 로봇의 정밀한 두뇌를 만들어갈 엔지니어를 기다립니다!
[Riibotics] Robotics SLAM 엔지니어 모집
우리는 로봇이 환경을 이해하고, 스스로 정확한 위치를 찾아갈 수 있도록 합니다. Riibotics 는 산업용 로봇의 고정밀 자율주행을 위한 SLAM 기술을 연구하고 개발하는 팀입니다. 우리는 3mm 이내의 실내 정밀 측위 기술과 산업용 SLAM 표준을 목표로 하며, 도전적인 기술 개발을 함께할 동료를 찾습니다.
[모집 분야] SLAM 엔지니어
SLAM 엔지니어는 카메라 및 LiDAR와 같은 다중 센서 데이터를 활용하여 로봇의 위치를 정밀하게 추정하고, 실내 환경 지도를 생성하는 핵심 알고리즘을 개발하는 역할을 담당합니다. 단순한 로컬 맵 생성이 아닌, 확장 가능하고 동적인 환경에서도 안정적인 위치 추정이 가능한 SLAM 시스템 구축을 목표로 합니다.
[주요 업무]
- 다중 센서 기반 SLAM 알고리즘 개발
- LiDAR, 카메라, IMU 등을 활용한 센서 융합
- Feature-based, Graph-based SLAM 개발 및 최적화
- LiDAR-SLAM 알고리즘 연구 및 적용
- 정확한 맵 기반 위치 추정(Localization) 및 환경 인식
- Map matching을 통한 정밀 위치 추정 기술 개발
- Global/Local Localization 및 Adaptive Localization 기법 연구
- 환경 변화 감지를 통한 맵 업데이트 알고리즘 개발
- 실내 자율주행을 위한 다층 구조 지도 개발 및 표준화
- 대규모 실내 공간을 위한 맵 데이터 포맷 및 관리 체계 설계
- 산업용 로봇 환경에 최적화된 지형 정보 처리
- 실시간 맵 업데이트 및 공유 기술 개발
- 센서 융합을 활용한 전역 위치 추정(Global Localization) 연구
- GPS가 사용되지 않는 환경에서의 위치 추정 기술 개발
- 딥러닝 기반 Feature Extraction을 활용한 위치 보정
- Online Calibration 기법을 적용한 정밀 측위 최적화
[자격 요건]
- 컴퓨터공학, 전자공학, 로보틱스 관련 학사 이상 또는 이에 준하는 실무 경험
- SLAM & Localization 관련 개발 경험 3년 이상
- SLAM 시스템을 직접 구현한 경험 (Graph SLAM, Visual SLAM, LiDAR SLAM 등)
- C++ 개발 경력 3년 이상 (Modern C++ 사용 경험 포함)
- Linux 환경에서의 개발 경험 및 ROS/ROS 2 활용 능력
[우대 사항]
- 로봇, 컴퓨터공학 관련 석사/박사 학위 보유자
- SLAM, Visual Odometry, Localization 관련 연구 및 프로젝트 수행 경험
- 하드웨어 가속화(CUDA, FPGA)를 통한 PointCloud 데이터 처리 경험
- 실제 산업용 제품에 SLAM 알고리즘을 적용해본 경험
- 자동화된 테스트 코드 작성 경험 및 코드 품질 개선에 대한 철학 보유
- 로봇 관련 Open Source 프로젝트 기여 경험
[Riibotics는?]
- 최신 SLAM 기술을 연구하고 실험할 수 있는 환경
- 고정밀 위치 추정 및 실내 자율주행 기술 개발 기회
- 대규모 산업 현장에서 실제 로봇을 운영하며 얻는 실무 경험
- 도전적인 문제를 해결하며 성장할 수 있는 팀 문화
[지원 방법]
- 이력서 및 포트폴리오 제출 (논문, 프로젝트 경험, Github 등 포함 시 우대)
- 서류 검토 후 인터뷰 진행
- 지원 및 문의: [email protected]
Riibotics 와 함께 자율주행 로봇의 정밀한 두뇌를 만들어갈 엔지니어를 기다립니다!