이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다
Q1
SLAM 알고리즘을 실제 모빌리티 서비스에 적용한 경험을 구체적으로 말해보세요
🎯 SLAM 알고리즘의 실제 적용 경험 확인
Q2
LiDAR와 Visual SLAM을 비교하여 어떤 경우에 각각을 사용하는지 설명해주세요
🎯 SLAM 알고리즘의 종류와 적용 상황 이해
Q3
최적화 기반 공간 인식 알고리즘을 개발한 경험에서 어려웠던 점과 어떻게 해결했는지 말해주세요
🎯 최적화 기반 공간 인식 알고리즘 개발 경험 확인
Q4
대규모 맵에서 효율적인 정합과 유지 관리를 위해 어떤 기술을 사용했는지 설명해주세요
🎯 대규모 맵 관리 기술 확인
Q5
실제 센서 데이터의 노이즈와 한계를 고려한 시스템 설계 경험에서 노이즈를 어떻게 처리했는지 구체적으로 설명해주세요
🎯 센서 데이터 노이즈 처리 경험 확인
질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.
공고 내용
소개
업무내용
- SLAM 및 공간 추정 알고리즘 연구·개발
- LiDAR / Visual / Multi-sensor SLAM
- Large-scale 환경에서의 정밀 Mapping
- 최적화 기반 공간 인식 알고리즘 연구·개발
- Pose graph optimization, bundle adjustment
- 대규모 맵에서의 효율적인 정합 및 유지 관리
지원자격
- SLAM, Robotics, Computer Vision 분야 5년 이상의 실무 또는 연구 경험이 있으신 분 (또는 이에 준하는 연구 역량을 갖춘 박사 졸업 예정자 지원 가능)
- C/C++, python 등의 숙련된 프로그래밍 기술을 보유하신 분
- Lie algebra, nonlinear optimization, sensor calibration 등에 대한 이해가 높으신 분
- 새로운 기술을 모빌리티 서비스에 적용하고 싶은 의지가 강하신 분
우대사항
- 관련 분야 석박사 학위 소지자 또는 관련 경험자
- 관련 분야 저서·학술활동(CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, IROS등) 이력이 있으신 분
- Camera / LiDAR / IMU / GNSS 등 멀티 센서 활용 경험이 있으신 분
- 실제 센서 데이터의 노이즈와 한계를 고려한 시스템 설계 경험이 있으신 분
접수 방법
- [https://kakaomobility.career.greetinghr.com/ko/o/199461](https://kakaomobility.career.greetinghr.com/ko/o/199461)
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