{"id":1178338,"url":"https://alion.io/job/dinsight-3d-reconstruction-slam-engineer","title":"3D Reconstruction & SLAM Engineer","company":{"id":2676163,"name":"Deepinsight","domain":"dinsight.ai","url":"https://alion.io/company/dinsight","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Ninehire","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":3,"ghost_share":0,"stale_share":1,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-10-16T05:45:00Z"}},"role":"Robotics","role_family":"Robotics","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Seongnam, South 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인공지능(AI) 기반의 3D 센싱(Sensing) 솔루션 전문 기업으로, 모빌리티, 자율주행, 보안, 로보틱스, 스마트 팩토리, 스마트 시티, 물류 자동화 등 4차산업의 다양한 분야에 인공지능(AI), 3D 센싱(Sensing), 광학 기술(Optics)을 융,복합적용한 제품 및 시스템 출시로 3D카메라 및 3D Vision시장을 선도하고 있습니다.\n포지션 소개\nDT사업본부는 자체 개발한 휴대용 3D 공간 스캐너를 기반으로, LiDAR·IMU·카메라 데이터를 활용하여 실제 산업 현장을 고품질 3D 데이터로 재구성하는 기술을 개발하고 있습니다. 본 포지션은 자사 스캐너에서 취득한 Raw Sensor Data를 기반으로 SLAM, Point Cloud 후처리, 동적 객체 제거, 정합, Mesh Reconstruction 등 3D 재구성 파이프라인을 개발하는 역할입니다. 스캐너는 핸드헬드 방식뿐 아니라 로봇개, 차량, 이동형 로봇 등에 탑재될 수 있으며, 다양한 환경에서도 안정적인 3D 결과물을 생성하는 것을 목표로 합니다.\n업무\nLiDAR-Inertial SLAM 알고리즘을 자사 3D 스캐너 데이터에 맞게 이식·통합·고도화\nFAST-LIO2, Point-LIO, GLIM, LIO-SAM 등 오픈소스 SLAM 프레임워크 분석 및 적용\n\nLiDAR·IMU·Camera 데이터의 시간 동기화, 좌표계 정합, Motion De-skew 처리\n\n핸드헬드, 로봇개, 차량 등 플랫폼별 SLAM 안정화 및 파라미터 튜닝\n\n실내 공간, 좁은 복도, 반사면, 무특징 벽 등 SLAM 실패 환경 대응\n\nPoint Cloud 후처리 개발: 노이즈 제거, 다운샘플링, 동적 객체 제거, 여러 스캔 데이터 정합\n\nGCP 또는 기준 좌표계를 활용한 Point Cloud 정밀 정합\n\nPoint Cloud 기반 Mesh Reconstruction 및 Collision Mesh 생성\n\n3DGS, PCD, Mesh 간 좌표 정합 및 Segmented Mesh 생성 파이프라인 개발 지원\nSLAM 정확도, 처리 시간, 정합 품질에 대한 Benchmark 및 자동 검증 도구 개발\n라우드 배치 처리 파이프라인에 SLAM·3D 재구성 모듈 연동\n자격요건\n학위: 관련 분야 학사 이상\n 필수 자격\n\n LiDAR-Inertial SLAM 또는 LiDAR Odometry 관련 개발 경험\n\n C++ 개발 역량 및 ROS 또는 ROS2 사용 경험\n\n PCL, Open3D 등 Point Cloud 처리 경험\n\n ICP, GICP, NDT 등 Point Cloud Registration에 대한 이해\n\n IMU, 좌표계 변환, 센서 캘리브레이션, Timestamp 동기화에 대한 기본 이해\n\n SLAM 결과를 정량적으로 평가하고 디버깅할 수 있는 역량\n우대사항\n\n Visual-Inertial 또는 LiDAR-Visual-Inertial SLAM 경험\n\n FAST-LIVO2, R3LIVE, LVI-SAM 등 LVIO 계열 오픈소스 활용 경험\n\n 로봇개, 차량, AMR, UGV 등 이동 플랫폼에서 Mapping 또는 Localization 경험\n\n 회전형 LiDAR 또는 비표준 LiDAR 센서 데이터 처리 경험\n\n Point Cloud 기반 Mesh Reconstruction 경험\n\n 3D Gaussian Splatting, 3D Segmentation, Semantic Mesh 관련 경험\n\n Unity, Isaac Sim, OpenUSD 등 시뮬레이션 환경 연계 경험\n\n Python, Docker 기반 데이터 처리·평가 자동화 경험\n기대 산출물\n\n산출물\n\n설명\n\nSLAM 처리 모듈\n\n자사 3D 스캐너 Raw Data 기반 SLAM 처리 모듈\n\n플랫폼별 Mapping Mode\n\n핸드헬드, 로봇개, 차량, 좁은 공간 등\n\nPoint Cloud 후처리\n\n노이즈 제거, 다운샘플링, 동적 객체 제거, 다중 스캔 정합\n\n정밀 정합\n\nGCP 또는 기준 좌표계 기반 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