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42dot의 Localization Engineer는 자율주행 차량과 데이터 수집 차량의 정확하고 안정적인 위치 추정을 위한
Localization 및 Online Self-Calibration 기술을 개발합니다.
Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서를 활용하여 실제 도로 환경에서도 안정적으로 동작하는 Localization 및 Multi-Sensor Fusion 알고리즘을 연구하고 개발합니다. 또한 차량 운행 중 센서의 Calibration 상태를 지속적으로 추정하고 보정하는 Online Self-Calibration 기술을 개발하여 자율주행 시스템의 성능을 향상시키는 동시에, AI 학습에 활용되는 데이터의 위치 정보와 센서 Calibration 품질을 지속적으로 확보합니다.
Responsibilities
- Camera, LiDAR, IMU, GNSS, Wheel Odometry 등 다양한 센서를 활용한 Localization 알고리즘을 개발합니다.
- Multi-Sensor Fusion 기반 State Estimation 알고리즘을 개발합니다.
- Camera, LiDAR, IMU 등 다양한 센서의 Online Self-Calibration 알고리즘을 개발합니다.
- Sensor Extrinsic, Intrinsic 및 Temporal Calibration 알고리즘을 개발하고 성능을 개선합니다.
- 비선형 최적화(Nonlinear Optimization) 및 Sensor Fusion 기법을 활용하여 Localization 및 Calibration 정확도를 향상시킵니다.
- 실제 주행 데이터를 기반으로 Localization 및 Calibration 알고리즘을 검증하고 성능을 평가합니다.
- 데이터 수집 차량의 Localization 및 Calibration 품질을 향상시켜 AI 학습 데이터의 정확성과 일관성을 확보합니다.
- 학습 데이터의 위치 정보 및 센서 Calibration 품질을 평가하고 개선하기 위한 알고리즘 및 검증 체계를 개발합니다.
- Perception, Planning, Data Platform 등 다양한 팀과 협업하여 Localization 및 Calibration 기술을 개발하고 적용합니다.
Qualifications
- 컴퓨터공학, 전자공학, 기계공학, 로보틱스 또는 관련 분야의 석사 학위와 3년 이상의 관련 경력 또는 박사 학위를 보유하신 분
- Computer Vision, Robotics, Localization, Sensor Fusion 또는 State Estimation 분야에 대한 이해가 있으신 분
- C++ 기반 소프트웨어 개발 경험이 있으신 분
- Python을 활용한 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험이 있으신 분
- Linear Algebra, Geometry, Probability, Optimization에 대한 이해가 있으신 분
- Linux 환경에서 개발 경험이 있으신 분
Preferred Qualifications
- Visual Localization, Visual-Inertial Odometry(VIO), Multi-Sensor Fusion 알고리즘 개발 경험
- Camera, LiDAR, IMU, GNSS 등 다양한 센서를 활용한 Localization 알고리즘 개발 경험
- Online Sensor Self-Calibration 또는 Sensor Calibration 개발 경험
- Camera, LiDAR, IMU의 Extrinsic, Intrinsic 또는 Temporal Calibration 개발 경험
- Factor Graph Optimization, Bundle Adjustment, Kalman Filter 등 상태 추정 및 최적화 알고리즘 개발 경험
- Ceres Solver, GTSAM 등 최적화 프레임워크 사용 경험
- ROS/ROS2 기반 Robotics 또는 Autonomous Driving 프로젝트 경험
- 대규모 주행 데이터 분석 및 알고리즘 검증 경험
- CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, IROS, RSS 등 관련 분야 논문 게재 또는 오픈소스 프로젝트 기여 경험
