포지션 상세
동일한 미션 플랜을 시뮬레이션과 실기체에 동일하게 투입하고, 정량적 지표로 결과를 비교하며, 커밋 단위로 자율성 회귀를 자동 탐지하는 체계인 시뮬레이터를 설계하고 구축하는 일입니다.
• 미션 단위 시뮬레이션 프레임워크 설계 — 시간 관리(lockstep / real-time factor), 결정론적 실행, 재현성 보장
• 결정론적 물리 시뮬레이터(검증 기준 계층)와 학습 기반 생성 모델(외형 증강 계층)의 역할 분리 및 통합 아키텍처 수립
• 항공(UAV)·수상(USV) 플랫폼을 공통 프레임워크로 수용하는 추상화 계층 설계
2. 실데이터 · 합성데이터 통합
• 비행시험 로그(rosbag/MCAP) 리플레이 및 로그 기반 회귀 시험 파이프라인 구축
• 실장면 재구성(photogrammetry, 3D Gaussian Splatting 등)을 통한 실환경 기반 시뮬레이션 자산 생성
• 합성 데이터 생성 파이프라인 — 도메인 랜덤화, 자동 라벨링
(2D/3D bbox, segmentation, depth, optical flow, 6-DoF pose)
• 실데이터/합성데이터 혼합 학습 전략 수립 및 sim-to-real 격차 정량화
3. 센서 모델링
• 카메라 모델 — 렌즈 왜곡, 노출·자동이득, 롤링 셔터, 모션 블러, 센서 노이즈
• IMU 모델 — bias random walk, 스케일 오차, 진동 결합
• 타임스탬프 및 지연 모델링 — 센서 간 동기화 오차, 파이프라인 지연을 실측값에 정합
• 실기체에서 확인된 결함(마운트 공진, 자력계 하드아이언 편차, 자세 스트림 정지 등)의 재현 모델 구현
4. GCS · 미션 플랜 통합
• MAVLink / MAVSDK 기반 GCS 연동 및 미션 플랜 포맷 처리
• 미션 플랜 왕복(round-trip) 검증 — 동일 미션 정의를 SITL과 실기체에 투입하고 결과를 비교하는 체계
• PX4 SITL / HIL 구성 및 실 하드웨어(Jetson, 비행제어기) 연동 리그 구축
• 오퍼레이터 관점 미션 시나리오 저작 도구 및 시나리오 기술 스키마 정의
5. 자율성 검증 기능
• VIO / 상태추정 검증 — Ground truth 기반 ATE/RPE 벤치마크, GPS-denied 시나리오 세트
• 시각 인지(Visual Perception) 검증 — 검출·추적 성능 지표(PR, mAP, MOTA/IDF1),
조명·기상·고도·시야각 조건별 성능 프로파일
• 자율 거동 검증 — 미션 성공률, 안전 규칙 위반, 경로 품질, 성능저하 모드 전이 정확성
• 시나리오 기반 검증 설계 — 파라미터 스윕, 몬테카를로, 폴트 인젝션(센서 소실, GPS 차단 개시, 통신 단절),
커버리지 분석 대규모 시나리오 병렬 실행 인프라 및 CI 연동, 회귀 자동 탐지 및 리포팅
6. 시뮬레이터 자체의 신뢰성 확보
• 실비행 데이터 대비 시뮬레이션 정합성 정량 평가 및 격차 문서화
• 시뮬레이터의 적용 한계 명시 — 어떤 판단까지 시뮬레이션으로 대체 가능하고,
어디부터는 실기체 시험이 필요한지 규정
자율주행 시뮬레이션, 로보틱스 시뮬레이션, 게임 엔진, 실시간 렌더링·VFX 파이프라인 등.
2. 결정론적 실행 및 재현성 설계 경험
난수 시드 관리, 시뮬레이션 시간과 실시간의 분리, lockstep 실행, 동일 입력에 대한 동일 출력 보장.
3. 센서 모델링 실무 경험
• 카메라 또는 관성센서의 물리적 특성을 모델링하고 실측 데이터에 정합시켜본 경험.
• 시각적 사실성만이 아니라 시간 특성(지연, 동기화, 셔터 거동) 을 다뤄본 이력.
4. 합성 데이터 생성 파이프라인 구축 경험
• 자동 라벨링과 도메인 랜덤화를 포함한 대규모 데이터 생성.
• Isaac Sim/Omniverse Replicator, Unreal Engine, Unity 중 하나 이상의 실무 경험.
5. Ground truth 기반 정량 평가 체계 설계 경험
• 지표를 스스로 정의하고, 배치 실행·집계·회귀 탐지까지 자동화한 경험.
6. 실측 데이터와 시뮬레이션 결과를 대조하여 모델을 교정한 경험
• 시뮬레이터의 정확도 자체를 검증하고 개선한 경험. 이 항목의 유무가 시니어와 그 이하를 가릅니다.
7. C++ 및 Python 기반 대규모 시스템 개발
• GPU 활용, 컨테이너화, 병렬·분산 실행 인프라 구성 경험 포함.
8. 기술 리딩 경험
• 3인 이상 규모의 실질적 기술 리딩(직책 무관). 우리 팀은 주니어 비중이 높으므로,
설계 리뷰와 멘토링을 주도하면서 본인도 핸즈온을 유지할 의지가 있는 분을 찾습니다.
주요업무
1. 시뮬레이션 아키텍처 설계• 미션 단위 시뮬레이션 프레임워크 설계 — 시간 관리(lockstep / real-time factor), 결정론적 실행, 재현성 보장
• 결정론적 물리 시뮬레이터(검증 기준 계층)와 학습 기반 생성 모델(외형 증강 계층)의 역할 분리 및 통합 아키텍처 수립
• 항공(UAV)·수상(USV) 플랫폼을 공통 프레임워크로 수용하는 추상화 계층 설계
2. 실데이터 · 합성데이터 통합
• 비행시험 로그(rosbag/MCAP) 리플레이 및 로그 기반 회귀 시험 파이프라인 구축
• 실장면 재구성(photogrammetry, 3D Gaussian Splatting 등)을 통한 실환경 기반 시뮬레이션 자산 생성
• 합성 데이터 생성 파이프라인 — 도메인 랜덤화, 자동 라벨링
(2D/3D bbox, segmentation, depth, optical flow, 6-DoF pose)
• 실데이터/합성데이터 혼합 학습 전략 수립 및 sim-to-real 격차 정량화
3. 센서 모델링
• 카메라 모델 — 렌즈 왜곡, 노출·자동이득, 롤링 셔터, 모션 블러, 센서 노이즈
• IMU 모델 — bias random walk, 스케일 오차, 진동 결합
• 타임스탬프 및 지연 모델링 — 센서 간 동기화 오차, 파이프라인 지연을 실측값에 정합
• 실기체에서 확인된 결함(마운트 공진, 자력계 하드아이언 편차, 자세 스트림 정지 등)의 재현 모델 구현
4. GCS · 미션 플랜 통합
• MAVLink / MAVSDK 기반 GCS 연동 및 미션 플랜 포맷 처리
• 미션 플랜 왕복(round-trip) 검증 — 동일 미션 정의를 SITL과 실기체에 투입하고 결과를 비교하는 체계
• PX4 SITL / HIL 구성 및 실 하드웨어(Jetson, 비행제어기) 연동 리그 구축
• 오퍼레이터 관점 미션 시나리오 저작 도구 및 시나리오 기술 스키마 정의
5. 자율성 검증 기능
• VIO / 상태추정 검증 — Ground truth 기반 ATE/RPE 벤치마크, GPS-denied 시나리오 세트
• 시각 인지(Visual Perception) 검증 — 검출·추적 성능 지표(PR, mAP, MOTA/IDF1),
조명·기상·고도·시야각 조건별 성능 프로파일
• 자율 거동 검증 — 미션 성공률, 안전 규칙 위반, 경로 품질, 성능저하 모드 전이 정확성
• 시나리오 기반 검증 설계 — 파라미터 스윕, 몬테카를로, 폴트 인젝션(센서 소실, GPS 차단 개시, 통신 단절),
커버리지 분석 대규모 시나리오 병렬 실행 인프라 및 CI 연동, 회귀 자동 탐지 및 리포팅
6. 시뮬레이터 자체의 신뢰성 확보
• 실비행 데이터 대비 시뮬레이션 정합성 정량 평가 및 격차 문서화
• 시뮬레이터의 적용 한계 명시 — 어떤 판단까지 시뮬레이션으로 대체 가능하고,
어디부터는 실기체 시험이 필요한지 규정
자격요건
1. 시뮬레이션 또는 실시간 3D 시스템 개발 경력 7년 이상자율주행 시뮬레이션, 로보틱스 시뮬레이션, 게임 엔진, 실시간 렌더링·VFX 파이프라인 등.
2. 결정론적 실행 및 재현성 설계 경험
난수 시드 관리, 시뮬레이션 시간과 실시간의 분리, lockstep 실행, 동일 입력에 대한 동일 출력 보장.
3. 센서 모델링 실무 경험
• 카메라 또는 관성센서의 물리적 특성을 모델링하고 실측 데이터에 정합시켜본 경험.
• 시각적 사실성만이 아니라 시간 특성(지연, 동기화, 셔터 거동) 을 다뤄본 이력.
4. 합성 데이터 생성 파이프라인 구축 경험
• 자동 라벨링과 도메인 랜덤화를 포함한 대규모 데이터 생성.
• Isaac Sim/Omniverse Replicator, Unreal Engine, Unity 중 하나 이상의 실무 경험.
5. Ground truth 기반 정량 평가 체계 설계 경험
• 지표를 스스로 정의하고, 배치 실행·집계·회귀 탐지까지 자동화한 경험.
6. 실측 데이터와 시뮬레이션 결과를 대조하여 모델을 교정한 경험
• 시뮬레이터의 정확도 자체를 검증하고 개선한 경험. 이 항목의 유무가 시니어와 그 이하를 가릅니다.
7. C++ 및 Python 기반 대규모 시스템 개발
• GPU 활용, 컨테이너화, 병렬·분산 실행 인프라 구성 경험 포함.
8. 기술 리딩 경험
• 3인 이상 규모의 실질적 기술 리딩(직책 무관). 우리 팀은 주니어 비중이 높으므로,
설계 리뷰와 멘토링을 주도하면서 본인도 핸즈온을 유지할 의지가 있는 분을 찾습니다.
