포지션 상세
About the Team & Mission
42dot의 3D Vision Team은 Autonomous Driving AI의 핵심이 되는 고품질 위치 정보와 3차원 공간 데이터를 생성하기 위한 기술을 연구하고 개발합니다. Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서 데이터를 활용하여 정밀한 Localization, Calibration 및 3D Reconstruction 기술을 구축하고, 대규모 주행 데이터 파이프라인의 정확성과 일관성을 지속적으로 향상시키는 역할을 수행합니다.
SLAM & 3D Reconstruction Engineer는 Offline SLAM, Localization, Self-Calibration 및 3D Reconstruction 알고리즘을 개발하고, Multi-view Geometry와 Neural Rendering 기술을 활용하여 AI 학습에 필요한 고품질 3차원 데이터를 생성합니다. 또한 Perception, AI, Data Platform 등 다양한 조직과 협업하여 차세대 Autonomous Driving 데이터 파이프라인을 구축합니다.
• 대규모 주행 데이터의 Trajectory Estimation, Pose Optimization 및 Global Alignment 알고리즘을 개발합니다.
• Camera, LiDAR, IMU 등 Multi-Sensor Self-Calibration 및 Calibration 알고리즘을 개발합니다.
• Multi-view Geometry, Structure-from-Motion(SfM), Bundle Adjustment 등을 활용하여 3D Reconstruction 정확도를 향상시킵니다.
• NeRF, 3D Gaussian Splatting 등 Neural Rendering 기반 3D Reconstruction 기술을 연구하고 데이터 파이프라인에 적용합니다.
• Localization, Calibration 및 3D Geometry 데이터의 품질 평가와 검증 체계를 구축하고 지속적으로 개선합니다.
• 대규모 데이터 처리 파이프라인에 알고리즘을 적용하고 자동화된 데이터 생성 및 품질 개선 프로세스를 구축합니다.
• Perception, AI, Data Platform 등 다양한 조직과 협업하여 AI 학습 데이터의 품질을 향상시키는 기술을 개발합니다.
• Computer Vision, Robotics, SLAM, Localization 또는 3D Geometry에 대한 이해
• C++ 기반 알고리즘 개발 및 소프트웨어 구현 경험
• Python을 활용한 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험
• Linear Algebra, Multi-view Geometry, Probability 및 Nonlinear Optimization에 대한 이해
• Linux 환경에서의 개발 경험
42dot의 3D Vision Team은 Autonomous Driving AI의 핵심이 되는 고품질 위치 정보와 3차원 공간 데이터를 생성하기 위한 기술을 연구하고 개발합니다. Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서 데이터를 활용하여 정밀한 Localization, Calibration 및 3D Reconstruction 기술을 구축하고, 대규모 주행 데이터 파이프라인의 정확성과 일관성을 지속적으로 향상시키는 역할을 수행합니다.
SLAM & 3D Reconstruction Engineer는 Offline SLAM, Localization, Self-Calibration 및 3D Reconstruction 알고리즘을 개발하고, Multi-view Geometry와 Neural Rendering 기술을 활용하여 AI 학습에 필요한 고품질 3차원 데이터를 생성합니다. 또한 Perception, AI, Data Platform 등 다양한 조직과 협업하여 차세대 Autonomous Driving 데이터 파이프라인을 구축합니다.
주요업무
• Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서 데이터를 활용한 Offline SLAM 및 Localization 알고리즘을 개발합니다.• 대규모 주행 데이터의 Trajectory Estimation, Pose Optimization 및 Global Alignment 알고리즘을 개발합니다.
• Camera, LiDAR, IMU 등 Multi-Sensor Self-Calibration 및 Calibration 알고리즘을 개발합니다.
• Multi-view Geometry, Structure-from-Motion(SfM), Bundle Adjustment 등을 활용하여 3D Reconstruction 정확도를 향상시킵니다.
• NeRF, 3D Gaussian Splatting 등 Neural Rendering 기반 3D Reconstruction 기술을 연구하고 데이터 파이프라인에 적용합니다.
• Localization, Calibration 및 3D Geometry 데이터의 품질 평가와 검증 체계를 구축하고 지속적으로 개선합니다.
• 대규모 데이터 처리 파이프라인에 알고리즘을 적용하고 자동화된 데이터 생성 및 품질 개선 프로세스를 구축합니다.
• Perception, AI, Data Platform 등 다양한 조직과 협업하여 AI 학습 데이터의 품질을 향상시키는 기술을 개발합니다.
자격요건
• 컴퓨터공학, 전자공학, 기계공학, 로보틱스 또는 관련 분야 석사 학위와 3년 이상의 경력 또는 박사 학위• Computer Vision, Robotics, SLAM, Localization 또는 3D Geometry에 대한 이해
• C++ 기반 알고리즘 개발 및 소프트웨어 구현 경험
• Python을 활용한 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험
• Linear Algebra, Multi-view Geometry, Probability 및 Nonlinear Optimization에 대한 이해
• Linux 환경에서의 개발 경험
