포지션 상세
MotifDrive(모티프드라이브)는 2024년 10월 설립된 Physical AI 자율주행 소프트웨어 기업입니다. Pure End-to-End 주행 모델과 VLM 기반 의미 추론을 결합한 Dual-Loop 아키텍처, 그리고 수학 기반 Fail-Safety Layer로 구성된 3계층 구조를 통해 완성차(OEM)와 Tier-1 부품사의 양산 자율주행을 목표로 합니다.
카메라 기반 E2E 모델이 Scaling Law의 혜택을 받는 구조적으로 우월한 패러다임이라는 믿음 아래, 데이터를 빠르고 효율적으로 확보하고 정제하는 Data Engine을 회사의 핵심 경쟁력으로 구축하고 있습니다. 이번 채용은 그 Data Engine의 기반을 함께 만들어 갈 동료를 찾는 과정입니다.
[함께 일하는 방식]
• 작은 조직에서 수집부터 학습까지 전 과정을 직접 보고 개선합니다. 담당 영역의 결과가 회사의 실차 데모와 양산 성과로 바로 이어집니다.
• 측정 가능한 지표로 일합니다. 각 포지션은 입사 후 90일 기대 성과를 명시하고 있습니다.
• 연구 성과의 Top-Tier 학회·저널 게재를 장려합니다.
차량이 지금 어디에 있는지를 정확히 알게 하고, 그 기준이 되는 지도를 유지합니다. LiDAR와 카메라, GNSS/RTK, IMU를 묶어 SLAM과 측위 알고리즘을 개발하고, 실도로 환경에서 정확도를 끌어올립니다. 오프라인에서는 학습 정답의 토대가 되는 정밀 측위(ego pose)와 학습용 지도를 만들고, 온보드에서는 차량에서 실시간으로 도는 측위를 다룹니다.
[주요 업무]
• LiDAR SLAM/LIO, Visual SLAM/VIO 등 측위 알고리즘 개발 및 고도화 (GNSS/RTK·IMU·카메라·LiDAR 센서 융합)
• LiDAR-HD Map Matching 기반 오프라인 정밀 측위(ego pose) 알고리즘 개발 및 고도화
• 측위 품질 평가 지표 설계와 자동 검증 체계 구축: 내부 결과와 외주 결과를 동일한 기준으로 비교
• HD Map 정합·갱신 루프 구축: 도로 변화 탐지, 영향 구간 식별, 갱신 반영
• 지도 버전 관리와 영향 세션 식별을 통한 라벨 무효화·재처리 루프 설계
• 좌표 변환, 비선형 최적화, 센서 캘리브레이션에 대한 이해
• Factor graph 최적화(GTSAM, Ceres 등) 또는 포인트 클라우드 정합(ICP, NDT, GICP 등) 실무 경험
• LiDAR, 카메라, GNSS/RTK, IMU 중 둘 이상의 실데이터를 처리해본 경험
• C++ 및 Python 개발 역량
카메라 기반 E2E 모델이 Scaling Law의 혜택을 받는 구조적으로 우월한 패러다임이라는 믿음 아래, 데이터를 빠르고 효율적으로 확보하고 정제하는 Data Engine을 회사의 핵심 경쟁력으로 구축하고 있습니다. 이번 채용은 그 Data Engine의 기반을 함께 만들어 갈 동료를 찾는 과정입니다.
[함께 일하는 방식]
• 작은 조직에서 수집부터 학습까지 전 과정을 직접 보고 개선합니다. 담당 영역의 결과가 회사의 실차 데모와 양산 성과로 바로 이어집니다.
• 측정 가능한 지표로 일합니다. 각 포지션은 입사 후 90일 기대 성과를 명시하고 있습니다.
• 연구 성과의 Top-Tier 학회·저널 게재를 장려합니다.
주요업무
[포지션 미션]차량이 지금 어디에 있는지를 정확히 알게 하고, 그 기준이 되는 지도를 유지합니다. LiDAR와 카메라, GNSS/RTK, IMU를 묶어 SLAM과 측위 알고리즘을 개발하고, 실도로 환경에서 정확도를 끌어올립니다. 오프라인에서는 학습 정답의 토대가 되는 정밀 측위(ego pose)와 학습용 지도를 만들고, 온보드에서는 차량에서 실시간으로 도는 측위를 다룹니다.
[주요 업무]
• LiDAR SLAM/LIO, Visual SLAM/VIO 등 측위 알고리즘 개발 및 고도화 (GNSS/RTK·IMU·카메라·LiDAR 센서 융합)
• LiDAR-HD Map Matching 기반 오프라인 정밀 측위(ego pose) 알고리즘 개발 및 고도화
• 측위 품질 평가 지표 설계와 자동 검증 체계 구축: 내부 결과와 외주 결과를 동일한 기준으로 비교
• HD Map 정합·갱신 루프 구축: 도로 변화 탐지, 영향 구간 식별, 갱신 반영
• 지도 버전 관리와 영향 세션 식별을 통한 라벨 무효화·재처리 루프 설계
자격요건
• LiDAR SLAM 또는 센서 융합 측위 개발 경력 4년 이상 (또는 관련 박사)• 좌표 변환, 비선형 최적화, 센서 캘리브레이션에 대한 이해
• Factor graph 최적화(GTSAM, Ceres 등) 또는 포인트 클라우드 정합(ICP, NDT, GICP 등) 실무 경험
• LiDAR, 카메라, GNSS/RTK, IMU 중 둘 이상의 실데이터를 처리해본 경험
• C++ 및 Python 개발 역량
