포지션 상세
최고의 성능, 극강의 강건성, 그리고 안정성을 모두 갖춘 로봇 시스템을 함께 만들어갈 엔지니어를 모십니다.
MAPF Engineer는 수십~수백 대의 로봇이 좁은 공간을 동시에 누비는 현장에서, 각 로봇이 어떤 길로, 어떤 순서로 이동해야 서로 충돌하거나 막히지 않고 가장 효율적으로 움직일 수 있는지를 계산합니다. 개별 로봇의 주행 제어나 행동 판단을 넘어, 현장 전체 로봇의 흐름을 설계하고 시뮬레이션부터 실제 현장까지 그 성능을 극대화할 엔지니어를 기다립니다.
• 멀티 로봇 트래픽 제어: 교차로, 협로, 단방향 구간 등에서 경로·우선순위·구역 점유(Reservation)를 고려한 트래픽 제어 로직을 설계하고 구현합니다.
• 충돌·교착·병목 방지: 로봇 간 경로 충돌, 교착 상태(Deadlock), 병목 구간을 사전에 예방하고, 발생 시 신속하게 해소하는 안전하고 강건한 계획 로직을 개발합니다.
• 동적 재계획: 로봇이 보고하는 지연, 정지, 경로 차단 정보와 신규 작업 투입 등 현장 상황 변화를 반영해, 전체 로봇의 이동 계획을 실시간으로 유지·재조정하는 구조를 설계합니다.
• AI·데이터 기반 트래픽 최적화: 실시간 로봇 상태 및 운영 데이터를 활용해 이동 예측, 혼잡 완화, 처리량 향상을 위한 최적화 로직을 개발합니다.
• 시뮬레이션 및 실환경 검증: 대규모 시뮬레이션과 실제 로봇 환경에서 알고리즘 성능을 검증하고 지속적으로 튜닝합니다.
• 운영 지원: 현장에 적용된 트래픽 제어 시스템의 이슈를 분석하고 안정성과 효율을 개선합니다.
• 학력: 컴퓨터공학, 로보틱스, 전자공학, 산업공학 등 관련 학과 학사 이상
• 언어: C++(필수), Python(경험)
• 기본 지식: 자료구조, 알고리즘 설계, 그래프 기반 경로 탐색(A*, Dijkstra 등) 및 탐색 기반 계획 기법에 대한 탄탄한 이해
• MAPF 이해: CBS, PBS, PIBT 등 대표적인 MAPF 알고리즘에 대한 이해 및 구현 경험
• 수학적 이해: 그래프 이론, 조합 최적화, 상태 공간 탐색에 대한 이해
MAPF Engineer는 수십~수백 대의 로봇이 좁은 공간을 동시에 누비는 현장에서, 각 로봇이 어떤 길로, 어떤 순서로 이동해야 서로 충돌하거나 막히지 않고 가장 효율적으로 움직일 수 있는지를 계산합니다. 개별 로봇의 주행 제어나 행동 판단을 넘어, 현장 전체 로봇의 흐름을 설계하고 시뮬레이션부터 실제 현장까지 그 성능을 극대화할 엔지니어를 기다립니다.
주요업무
• MAPF 알고리즘 설계 및 구현: 다수 로봇이 동시에 이동하는 환경에서 충돌 없는 최적 경로를 계산하는 Multi-Agent Path Finding 알고리즘을 설계·구현하고, 작업이 연속적으로 유입되는 Lifelong MAPF 환경에 맞게 최적화합니다.• 멀티 로봇 트래픽 제어: 교차로, 협로, 단방향 구간 등에서 경로·우선순위·구역 점유(Reservation)를 고려한 트래픽 제어 로직을 설계하고 구현합니다.
• 충돌·교착·병목 방지: 로봇 간 경로 충돌, 교착 상태(Deadlock), 병목 구간을 사전에 예방하고, 발생 시 신속하게 해소하는 안전하고 강건한 계획 로직을 개발합니다.
• 동적 재계획: 로봇이 보고하는 지연, 정지, 경로 차단 정보와 신규 작업 투입 등 현장 상황 변화를 반영해, 전체 로봇의 이동 계획을 실시간으로 유지·재조정하는 구조를 설계합니다.
• AI·데이터 기반 트래픽 최적화: 실시간 로봇 상태 및 운영 데이터를 활용해 이동 예측, 혼잡 완화, 처리량 향상을 위한 최적화 로직을 개발합니다.
• 시뮬레이션 및 실환경 검증: 대규모 시뮬레이션과 실제 로봇 환경에서 알고리즘 성능을 검증하고 지속적으로 튜닝합니다.
• 운영 지원: 현장에 적용된 트래픽 제어 시스템의 이슈를 분석하고 안정성과 효율을 개선합니다.
자격요건
• 경력: 멀티 로봇, AMR/AGV 또는 다중 에이전트 환경에서 MAPF, 다중 로봇 경로 계획, 트래픽 제어 관련 실무 경험 3년 이상• 학력: 컴퓨터공학, 로보틱스, 전자공학, 산업공학 등 관련 학과 학사 이상
• 언어: C++(필수), Python(경험)
• 기본 지식: 자료구조, 알고리즘 설계, 그래프 기반 경로 탐색(A*, Dijkstra 등) 및 탐색 기반 계획 기법에 대한 탄탄한 이해
• MAPF 이해: CBS, PBS, PIBT 등 대표적인 MAPF 알고리즘에 대한 이해 및 구현 경험
• 수학적 이해: 그래프 이론, 조합 최적화, 상태 공간 탐색에 대한 이해
