세코어로보틱스 _ SLAM Engineer(경력)

Scaling Physical AI

through Robot Foundation Models

세코어로보틱스의 Latent 3D World Model 은 카메라 기반으로 물리적 세계를 인코딩하고, 이를 활용하여 로봇에 필요한 다양한 로봇 소프트웨어 어플리케이션을 개발 가능합니다. 현재 3D Perception, Mapping, Localization 기술을 개발하였으며, Navigation과 Manipulation 으로의 확장을 위해 연구를 진행 중입니다.

그 동안 로봇은 실시간으로 완벽한 지도를 작성하고, 규칙 기반 시스템에 의존하여 개발되어 왔습니다. 완벽한 지도와 확률적인 AI 모델은 서로 상충되는 개념이었고, 로봇 소프트웨어에는 AI가 적용되기 어려웠습니다. 그러나 우리가 지금 이 시대에서 원하는 것은 휴머노이드, 사족보행 로봇 같은 너무나도 복잡한 플랫폼으로 다양한 테스크를 수행하는 것입니다. 이로 인해 AI/Robotics 분야가 매우 뜨거워지고 있으며, 이제는 물리적 세계를 이해하는 3D understanding AI Model, 즉, Physical AI 가 필요한 시점입니다.

세코어로보틱스는 직접 3차원 공간 데이터를 취득하고, 가공하여 모델 학습 에 이용합니다. 또한, 이렇게 학습된 모델을 이용해서 직접 로봇 소프트웨어를 개발하고 연구하고 있습니다.

•SLAM Engineer (경력)

[ 주요 업무 ]

• SLAM 아키텍처 설계 및 구현:
  • LiDAR-Inertial-Visual SLAM 계열 알고리즘 기반의 Handheld Device용 시스템 설계·구현
  • IEKF / Factor Graph 기반 LiDAR-IMU-Camera Tightly Coupled Fusion 구현
  • Direct method 기반 Visual Front-end 개발 및 Photometric Error 최적화
• 데이터 구조 및 센서 파이프라인 최적화:
  • ikd-Tree, Octree 등 Point Cloud 자료구조 설계 및 최적화
  • LiDAR-Camera Extrinsic Calibration 파이프라인 구축
• Device Embedded 배포 및 검증:
  • ARM, Jetson 등 Edge 환경에서 실시간 동작을 위한 최적화
  • 실내외 수집 데이터에 대한 정밀도 검증 및 트러블슈팅 (ATE / RPE 기준)
• 3D Reconstruction 팀과의 협업:
  • SLAM 결과물을 3D Reconstruction 파이프라인 연결을 위한 설계 및 구축

[ 자격 요건 ]

• SLAM / Robotics / 자율주행 관련 실무 및 연구 경험 (5년 이상 또는 이에 준하는 연구·실무 경험)
  • LiDAR-Inertial 또는 LiDAR-Inertial-Visual SLAM을 Tightly-coupled 방식으로 구현하거나 실환경에 운용한 경험
  • FAST-LIO2 / LIO-SAM / FAST-LIVO 계열 코드 수준 이해 및 개발 경험
  • ICP / NDT 기반 Scan Matching 실무 경험
• Visual Odometry 또는 VIO 구현 경험
  • Feature-based(ORB, VINS) 또는 Direct method(DSO, SVO) 중 하나 이상
• Software Engineering Foundation
  • Modern C++(17 이상), Eigen, PCL, OpenCV, ROS/ROS2 활용 능력
  • Sophus 기반 Lie Group 연산 이해

* 지원시 포트폴리오 or Github 링크 첨부 필수

[ 기술 스택 ]

SLAM, LiDAR-Inertial-Visual Odometry, Sensor Fusion, 3D Reconstruction

[ 우대 사항 ]

• Handheld / Backpack 형태 매핑·스캔 디바이스 기획 및 개발 경험
• FAST-LIVO / FAST-LIVO2 직접 운용 또는 수정 경험
• 3D Gaussian Splatting / NeRF 기반 재건 경험
• 관련 분야 학회/저널 논문 실적 (T-RO, ICRA, IROS, CVPR 등)

  ※ 경력 5년 미만이더라도 LiDAR-Inertial-Visual SLAM 실제 제품 개발 경험이 있으면 지원 가능

  ※ 직접 개발·기여한 SLAM 시스템 설명서 1~2페이지 첨부

- 센서 구성, 알고리즘, 정밀도(ATE/RPE), 운용 환경 포함

업무 환경

세코어로보틱스는 구성원이 최고의 퍼포먼스를 낼 수 있도록 편안하고 효율적인 근무 환경을 제공합니다.

• 자율출퇴근제 운영

  개인의 라이프스타일과 업무 리듬에 맞게 유연하게 출퇴근할 수 있어, 몰입도 높은 업무 환경을 스스로 만들 수 있습니다.

• 자유로운 점심시간

  정해진 시간에 얽매이지 않고 본인의 일정과 컨디션에 맞춰 자유롭게 점심시간을 사용할 수 있습니다.

• 장비 지원

  엔지니어링과 연구에 최적화된 환경을 위해 PC환경 및 와일드 듀얼 모니터 등 최고 성능의 장비를 지원합니다.

• 커피머신 제공

  언제든지 휴식을 취하며 리프레시할 수 있도록 커피머신을 갖춘 편안한 휴식 공간을 마련해두었습니다.

기간 및 절차

: 모집 기간~ 채용 시 마감

전형 절차

서류 전형 〉 면접 〉 래퍼런스 체크(필요 시) 〉 처우협의 >최종 합격

※ 면접일정은 합격자에 한정하여 연락드릴 예정입니다.

※ 서류 불합격 관련하여 별도 통보를 하지 않는 점 양해 부탁드립니다.