비스타로보틱스에서 SLAM & Localization Engineer를 찾습니다!
🚀 역할 소개 (Introduction)
Bstar Robotics는 물류 현장의 한계를 넘어서는 자율 주행 로봇 솔루션 '비버(Beaver)'를 만듭니다. '비버'가 복잡하고 끊임없이 변하는 물류 창고 안에서 길을 잃지 않고 목적지까지 안전하게 도달하기 위해서는, 자신이 어디에 있는지 정확하게 파악하는 능력이 필수적입니다.
SLAM & Localization Engineer는 비버의 '위치 감각'과 '공간 지능'을 책임집니다. 수많은 객체가 움직이는 동적인 환경에서도 비버가 흔들림 없이 정밀한 지도를 만들고 자신의 위치를 추정할 수 있도록 알고리즘을 고도화합니다. Lidar와 Camera 센서를 활용해 현실의 복잡함을 디지털 지도로 옮기고, 이를 바탕으로 최적의 경로를 찾을 수 있는 기반을 설계할 역량 있는 엔지니어를 기다립니다.
🛠 주요 업무 (Responsibilities)
- 실시간 SLAM 알고리즘 개발 및 고도화: Lidar와 Camera 데이터를 활용하여 동적 객체가 많은 환경에서도 강인하게 동작하는 Mapping 및 Localization 엔진 개발.
- C++ 기반 시스템 최적화: 임베디드 환경을 고려하여 실시간성(Real-time)을 확보하기 위한 연산 효율화 및 코드 최적화.
- 센서 데이터 정합 및 분석: IMU, Wheel Odometry, Lidar, Camera 데이터를 로우 레벨에서 분석하고, 각 센서의 특성을 반영한 센서 융합(Sensor Fusion) 알고리즘 구현.
- 실제 현장 이슈 디버깅: 로봇 주행 중 발생하는 위치 인식 실패 사례에 대해 로그 데이터 및 코드를 분석하여 근본적인 개선안 도출.
✅ 자격 요건 (Qualifications)
- C++ 개발 역량: C++에 익숙하며, 메모리 관리 및 효율적인 자료구조 활용 등 성능 최적화에 대한 이해도가 높으신 분.
- 수학적 및 기하학적 사고력: 좌표계 변환(Transformation), 선형대수, 확률/통계(Kalman Filter 등) 및 최적화 기법에 대한 탄탄한 기초 지식.
- 알고리즘 구현 및 분석 능력: 기존 알고리즘의 수식을 이해하고, 이를 실제 코드로 구현하거나 문제 발생 시 내부 로직을 추적하여 수정할 수 있는 역량.
- ROS(Robot Operating System) 활용: ROS 환경에서 센서 데이터를 핸들링하고 시스템 노드를 구성해 본 경험.
🌟 우대 사항 (Preferred Skills)
- Factor Graph Optimization (GTSAM, Ceres Solver, g2o 등) 라이브러리를 활용한 개발 경험.
- Lidar-Camera Calibration 또는 다중 센서 동기화(Synchronization) 작업 경험.
- 대규모 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터 처리 및 최적화 경험.
🎁 혜택 및 복지 (Benefits & Welfare)