직군 소개
"인간처럼 공간을 이해하고 위치를 추론하는 AI 시스템을 연구개발하는" 직군입니다.
WoRV팀의 Spatial AI Research Engineer는 산업 현장에 배치된 로봇이 카메라 센서를 활용해 자신의 위치를 파악하고 지도를 생성하는 기술을 연구합니다. 더 나아가, 인간처럼 주변 환경과 자신의 위치를 추론하고, 이를 바탕으로 물리적 상호작용까지 수행할 수 있는 모델을 연구·개발합니다.
핵심 연구 과제
1. Human-like Localization 시스템 구축
인간이 약도나 추상적인 지도 정보를 보고 자신의 위치를 추론하는 방식처럼, 로봇도 추상적인 약도나 환경정보를 바탕으로 위치를 인간처럼 추론할 수 있는 시스템을 개발합니다.
2. Human-Like Exploration 시스템 구축
사전에 제작된 지도 없이도 주변 환경을 이해하고 자율주행을 수행할 수 있는 모델내재적 Mapping + Localization + Navigation 시스템을 연구합니다.
3. End-to-End SLAM
기존의 modular, rule-based SLAM 시스템의 한계를 넘어 단일 모델로 통합된 end-to-end SLAM을 개발합니다.
4. Proprioception for Robotic Manipulation
Navigation을 넘어 manipulation 영역으로 Spatial AI 기술을 확장합니다.
핵심 업무
- Human-like Localization 시스템 연구개발 (OrienterNet, Map-relative Pose Regression 등)
- Foundation Model 기반 Spatial Understanding (FM-Loc, AnyLoc, FoundLoc 등)
- 시뮬레이터와 실제 환경 모두를 이용한 실험 및 검증
- Manipulation 데이터 파이프라인 연구 (확장 예정)
필수 역량
- 문제를 주도적으로 정의하고 해결하는 데 열정이 있는 분
- Multi-View Geometry에 대한 높은 이해도
- 최신 논문을 읽고 공개된 오픈 소스를 빠르게 테스트 할 수 있는 분
- 상황에 맞는 센서(Camera, Lidar, GPS)를 이용한 Mapping/Localization 기술 개발 경험
- Python, C++ 및 ROS, ROS2 등 프로그래밍 능력
우대사항
- 3년 이상 또는 그에 준하는 경력 (석사 과정 가능)
- Robotics 분야 전반 및 navigation, SLAM 관련 연구·개발 경험
- Foundation Model 기반 Computer Vision 분야 연구 경험
- Human-like localization, Spatial reasoning 관련 연구 경험
- 머신러닝/로보틱스 분야에서 좋은 연구 트랙 레코드 (주요 학회 및 저널 게재 등)
채용 프로세스
1
서류 전형
2
커피챗
3
코딩 테스트
4
과제
5
과제 발표
6
최종 합격
* 서류전형 합격 여부는 3일 이내로 개별 연락 드립니다