ÀÚÀ²ÁÖÇàÅýà ¼±µµ±â¾÷

(ÁÖ)¿¡½º´õºíÀ¯¿¥

ÀÚÀ²ÁÖÇà AI, Â÷·®¿ë ÀüÀÚÀåºñ °³¹ßÀÚ µî 

½ÅÀÔ/°æ·Â»ç¿ø ¸ðÁý

¸ðÁýºÎ¹® ¹× ÀÚ°Ý¿ä°Ç

¸ðÁýºÎ¹® ´ã´ç¾÷¹« ÀÚ°Ý¿ä°Ç Àοø
PM

• ¼­¿ï¡¤ÀüÁÖ µî ÇÙ½É ÁöÀÚü »ç¾÷ÀÇ ¿î¿µ ¹× ½Å±Ô È®Àå ÃѰý
• ±¤ÁÖ¡¤´ë±¸ µî ±¤¿ª±Ç ½Å±Ô »ç¾÷ ¹ß±¼ ¹× Á¦¾È ÃßÁø
• ±â¼ú ¿£Áö´Ï¾î¸µÆÀ°úÀÇ Çù¾÷À» ÅëÇÑ PM ¾÷¹« ¼öÇà ¹× ÇÁ·ÎÁ§Æ® °ü¸®

• °ø°ø¡¤ÁöÀÚü ´ë»ó »ç¾÷ Á¦¾È ¹× ¼öÁÖ °æÇèÀÚ
• ÀÚÀ²ÁÖÇà/¸ðºô¸®Æ¼ ºÐ¾ß ÇÁ·ÎÁ§Æ® °ü¸®(PM) °æÇè º¸À¯
• Á¤ºÎ R&D °úÁ¦ ±âȹ °ü·Ã ¿ª·® º¸À¯
0¸í
Â÷·® °³Á¶/¼³°è
ÆÀÀå±Þ
• ÆÀ¿ø °ü¸® ¹× Â÷·® Á¤ºñ
• Â÷·® ÀüÀå ºÐÇØ µî Â÷·® °³Á¶

• °æ·Â 10³â~

• ÆÀÀå±Þ ÀÌ»ó °æ·ÂÀÚ
• ÀÚµ¿Â÷ /±â°è/ ÀüÀå °ü·Æ ¾÷¹« °æÇèÀÚ
• Â÷·®±¸Á¶/ Àü±â¹è¼±/ ȸ·Î¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ
• Â÷·®& Ư¼ö Â÷·®°³Á¶ °ü·Ã ÇÁ·ÎÁ§Æ® °æÇè
• Çù¾÷ & ÇöÀå´ëÀÀ ´É·Â
0 ¸í
Â÷·® °³Á¶ ´ã´çÀÚ• Â÷·® Á¤ºñ ,Â÷·® ÀüÀå ºÐÇØ µî

• Â÷·® Á¤ºñ ,Â÷·® ÀüÀå ºÐÇØ °¡´ÉÀÚ, °ü·ÃÇаú Àü°øÀÚ

0 ¸í

ÀÚÀ²ÁÖÇà Á¤Àû

ÀÎÁö°³¹ß ÆÀÀå

•ÀÚÀ²ÁÖÇà Á¤Àû ÀÎÁö ½Ã½ºÅÛ Àü¹ÝÀÇ ±â¼ú ÃѰý ¹× ·Îµå¸Ê ¼³°è
•Â÷¼±, ½ÅÈ£µî, ±³ÅëÇ¥ÁöÆÇ, µµ·Î ±¸Á¶¹° µî Á¤Àû °´Ã¼ ÀνÄ
¾Ë°í¸®Áò °³¹ß ¹× ÃÖÀûÈ­
•Deep Learning ±â¹Ý °´Ã¼ ŽÁö/ºÐ·ù/¼¼±×¸àÅ×ÀÌ¼Ç ¸ðµ¨ ¼³°è ¹×
¼º´É °³¼±
•ÆÀ¿ø ÄÚµå ¸®ºä, ¼º´É ºÐ¼®, ¾ÆÅ°ÅØÃ³ ¼³°è ¸®µù
•ÁÖ¿ä Á¤Àû ÀÎÁö ¼º´É ÁöÇ¥(TPR, FPR, mIoU, latency µî) °ü¸® ¹× °³¼±
•ÀÏÁ¤ °ü¸® ¹× À̽´ °ü¸® (Jira µî)
•ÀÎÁö ½Ã½ºÅÛÀÇ ½ÇÂ÷ Å×½ºÆ® ¿¬°è ¹× °ËÁõ ȯ°æ ±¸Ãà

•ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ, ÀüÀÚ°øÇÐ, ÀΰøÁö´É, ·Îº¿°øÇÐ, °ü·Ã Àü°ø ¼®»ç ÀÌ»ó ¶Ç´Â µ¿µîÇÑ ½Ç¹« °æ·Â
•ÀÚÀ²ÁÖÇà ÀÎÁö ½Ã½ºÅÛ(½ÅÈ£µî/Â÷¼±/Ç¥ÁöÆÇ µî) °³¹ß °æÇè 3³â ÀÌ»ó
•TensorFlow, PyTorch µî µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ¼÷·Ã
•C++ ¶Ç´Â Python ±â¹ÝÀÇ ¼º´É ÃÖÀûÈ­ °æÇè
•ÆÀ ¸®µù °æÇè(ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¸®µå ¶Ç´Â ÆÀÀå ¿ªÇÒ ÃÖ¼Ò 1³â ÀÌ»ó)
•Git ±â¹Ý ÄÚµå Çù¾÷ ¹× ÄÚµå ¸®ºä °æÇè

0 ¸í
ÀÚÀ²ÁÖÇà LiDAR
SLAM ¿£Áö´Ï¾î
•3D LiDAR ±â¹Ý SLAM ¾Ë°í¸®Áò ¼³°è ¹× ±¸Çö
(Localization + Mapping)
•LiDAR ¼¾¼­ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Æ÷ÀÎÆ® Ŭ¶ó¿ìµå ¸ÅĪ ¹× Á¤ÇÕ
(e.g. ICP, NDT)
•Â÷·®/·Îº¿ÀÇ ½Ç½Ã°£ À§Ä¡ ÃßÁ¤ ¹× °æ·Î ÃßÁ¤
(Localization using Odometry, IMU, GPS, LiDAR)
•3D ¸Ê »ý¼º ¹× µ¿Àû °´Ã¼ Á¦°Å, Á¤Àû ¸Ê ÃÖÀûÈ­
•´Ù¾çÇÑ ¼¾¼­ À¶ÇÕ (LiDAR, IMU, GPS, Camera µî) ±â¹ÝÀÇ
À§Ä¡ ÀÎ½Ä ¸ðµâ °³¹ß
•½Ç½Ã°£ Å×½ºÆ® ¹× ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç È¯°æ ±¸¼º
•SLAM °ü·Ã ÃֽŠ³í¹® ¸®ºä ¹× ±â¼ú Àû¿ë
•°í¼Ó ÁÖÇà ȯ°æ ¹× µµ½É ȯ°æ µî ´Ù¾çÇÑ ½Ã³ª¸®¿À¿¡ ¸Â´Â SLAM ¼º´É °³¼±

•·Îº¿°øÇÐ, ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ, ÀüÀÚ°øÇÐ, ±â°è°øÇÐ, Ç×°ø¿ìÁÖ µî °ü·Ã Àü°ø ¼®»ç ÀÌ»ó
ȤÀº µ¿µîÇÑ °æÇè
•SLAM (ƯÈ÷ LiDAR SLAM) ¾Ë°í¸®Áò¿¡ ´ëÇÑ ±íÀº ÀÌÇØ
•Point Cloud ó¸® ¹× Á¤ÇÕ ¾Ë°í¸®Áò(ICP, NDT, LOAM µî) ±¸Çö °æÇè
•ROS/ROS2¸¦ Ȱ¿ëÇÑ ¼¾¼­ µ¥ÀÌÅÍ ÅëÇÕ ¹× SLAM °³¹ß °æÇè
•C++, Python ±â¹Ý ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß ´É·Â
•Git ±â¹Ý ¹öÀü °ü¸® ¹× Çù¾÷ °æÇè
•Eigen, PCL(Point Cloud Library), OpenCV µî »ç¿ë ´É·Â
•¼öÇÐÀû ¸ðµ¨¸µ (¼±Çü´ë¼ö, È®·ü ÇÊÅ͸µ, ÃÖÀûÈ­) ÀÌÇØ

0 ¸í
Áß±¹°è ÀÚÀ²ÁÖÇà AI °³¹ßÀÚ•ÀÚÀ²ÁÖÇà °ü·Ã AI °³¹ß
• ÀÚÀ²ÁÖÇà °ü·Ã ½Ã½ºÅÛ °³¹ß

•Áß±¹(°è)

0 ¸í
Android °³¹ßÀڳ׺ñ°ÔÀÌ¼Ç ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß

Android °³¹ß °æ·ÂÀÚ
• Java/ Kotlin

0 ¸í
Â÷·®¿ë Á¦¾î±â °³¹ßMCU ±â¹Ý Â÷·®¿ë Á¦¾î±â °³¹ß


0 ¸í
Â÷·®¿ë ¹Ìµð¾î ½ºÆ®¸®¹Ö Ç÷§Æû °³¹ß• Â÷·®¿ë ¹Ìµð¾î ½ºÆ®¸®¹Ö SDK Æ÷ÆÃ ¹× HMI ¿¬µ¿ App ±¸Çö
• °³¹ß °ü¸® ¹× ÁøÇà »çÇ× °ü¸®

• C++ ½Ã½ºÅÛ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ½Ç¹« °æÇè (7³â ÀÌ»ó)
• SDK/¶óÀ̺귯¸® °³¹ß ¶Ç´Â Æ÷ÆÃ °æÇè
• ³×Æ®¿öÅ© ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¹× ¹Ìµð¾î ó¸® ±â¼ú ÀÌÇØ
• ¾Ïȣȭ ¹× º¸¾È ±â¼ú ÀÌÇØ

0 ¸í
ÀÚÀ²ÁÖÇà µ¿Àû°´Ã¼ ÀÎ½Ä AI ¸ðµ¨ °³¹ßÀÚ• ´ÙÁß Ä«¸Þ¶ó/¶óÀÌ´Ù À¶ÇÕ ±â¹Ý µ¿Àû °´Ã¼ ÀÎ½Ä AI ¸ðµ¨ ¿¬±¸
• Â÷·®¡¤º¸ÇàÀÚ¡¤ÀÌ·ûÂ÷ µî µ¿Àû °´Ã¼ °ËÃâ ¹× ÃßÀû AI ¸ðµ¨ °³¹ß
• occupancy network, detection & tracking pipeline °³¹ß
• ÁÖÇàȯ°æ ÀνÄÀÇ Á¤¹Ðµµ Çâ»óÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ °³¼± ¹× ¸ðµ¨ ¾Ó»óºí °³¹ß

• ÄÄÇ»ÅͺñÀü ¹× µö·¯´× ±â¹Ý ÀÎ½Ä ¸ðµ¨ °æÇè 2³â ÀÌ»ó
• 3D °´Ã¼ °ËÃ⡤ÃßÀû °ü·Ã ÃֽŠ³í¹® ±¸Çö ¶Ç´Â »ó¿ëÈ­ °æÇè

0 ¸í
ÀÚÀ²ÁÖÇà Á¤Àû°´Ã¼ ÀÎ½Ä AI ¸ðµ¨ °³¹ßÀÚ• ´ÙÁß Ä«¸Þ¶ó/¶óÀÌ´Ù À¶ÇÕ ±â¹Ý Á¤Àû °´Ã¼ ÀÎ½Ä ¹× ¸ÊÇÎ AI ¸ðµ¨ ¿¬±¸
• Â÷·Î¼±, ½ÅÈ£µî, Ç¥ÁöÆÇ, °íÁ¤¹° ÀÎ½Ä AI ¸ðµ¨ °³¹ß
• segmentation/classification/detection ±â¹Ý ¸ÖƼŽºÅ© ¸ðµ¨ °³¹ß
• ÁÖÇàȯ°æ ÀνÄÀÇ Á¤¹Ðµµ Çâ»óÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ °³¼± ¹× ¸ðµ¨ ¾Ó»óºí °³¹ß
• ÄÄÇ»ÅͺñÀü ¹× µö·¯´× ±â¹Ý ÀÎ½Ä ¸ðµ¨ °æÇè 2³â ÀÌ»ó
• segmentation, detection, transformer °è¿­ ¸ðµ¨ ±¸Çö °æÇè
0 ¸í
ÀÚÀ²ÁÖÇà AI ÁÖÇà°èȹ ¸ðµ¨ °³¹ßÀÚ• °­È­ÇнÀ ±â¹Ý Á¤Ã¥ ÇнÀ ¹× imitation learning ±â¹Ý ÁÖÇàÁ¦¾î AI ¸ðµ¨ ¿¬±¸
• Perception•to•Planning ±â¹Ý °æ·Î °èȹ ¹× Çൿ°èȹ ¸ðµ¨ °³¹ß
• ÁÖÇà ¾ÈÁ¤¼º°ú Æí¾ÈÇÔÀ» °í·ÁÇÑ Á¤Ã¥ ÃÖÀûÈ­ °¡´ÉÇÑ AI ¸ðµ¨ °³¹ß
• motion planning, behavior prediction °ü·Ã ¿¬±¸/°³¹ß °æ·Â 1³â ÀÌ»ó
• °­È­ÇнÀ(RL) ¶Ç´Â imitation learning ±â¹Ý ÁÖÇàÁ¦¾î ¸ðµ¨ ±¸Çö °æÇè
0 ¸í
ÀÚÀ²ÁÖÇà ÄÚ¾î ±â´É °³¹ß
• perception ¹× planning °øÅë ÄÚ¾î ¸ðµâ °³¹ß
• BEV/3D view º¯È¯ ¹× multi•sensor fusion framework ¼³°è
• occupancy grid / scene flow / 3D reconstruction ¾ÆÅ°ÅØÃ³ ¿¬±¸
• E2E ¸ðµ¨ °£ feature ¿¬°è ¹× latency ÃÖÀûÈ­ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ¿¬±¸
• Temporal 3D deep learning ±¸Á¶ ¼³°è ¹× BEV º¯È¯ ÀÌÇØ
• ¸ÖƼ ¶óÀÌ´Ù/Ä«¸Þ¶ó fusion framework °³¹ß °æÇè
0 ¸í
¾ÈÀü¿ä¿ø ¾ß°£(ÆÀÀå)¾ß°£ ¿î¿µ ÃѰý¿îÀü °¡´ÉÀÚ
ÀÚÀ²ÁÖÇà ¹× À¯»ç¾÷¹« °æÇèÀÚ
0 ¸í
¾ÈÀü¿ä¿ø ¾ß°£(°ü¸®ÀÚ)

¾ß°£ ¾÷¹«°ü¸®
¿î¿µ°ü¸®
Àοø°ü¸®
µ¥ÀÌÅͰü¸®
¾ÈÀü¿ä¿ø ¼­Æ÷Æ®

¿îÀü °¡´ÉÀÚ
¹®¼­ÀÛ¼º´É·Â ¿ì¼ö
0 ¸í
ÁÖ°£Á¶ ¾÷¹«Áö¿ø(Â÷·®°ü¸®)Â÷·®ÀÇ Á¤ºñ / °ü¸® / ÃæÀü
°ü¸®ÀÚ ¹× ¾ÈÀü¿ä¿ø ¼­Æ÷Æ®

¿îÀü °¡´ÉÀÚ
³»¿¬Â÷/ Àü±âÂ÷¿¡ ´ëÇØ ÀÌÇØµµ°¡ ³ôÀºÀÚ


0 ¸í

±Ù¹«Á¶°Ç

  • °í¿ëÇüÅÂ: Á¤±ÔÁ÷(¼ö½À±â°£3°³¿ù)
  • ±Þ¿©Á¶°Ç: ȸ»ç³»±Ô

ÀüÇü´Ü°è ¹× Á¦Ãâ¼­·ù

  • ÀüÇü´Ü°è: ¼­·ùÀüÇü > ¸éÁ¢ÁøÇà > ÃÖÁ¾½É»ç > ÃÖÁ¾ÇÕ°Ý
  • Ãß°¡ Á¦Ãâ¼­·ù
    À̷¼­, ÀÚ±â¼Ò°³¼­

Á¢¼ö¹æ¹ý

ä¿ë½Ã

  • Á¢¼ö¹æ¹ý: ÀÎÅ©·çÆ® Á¢¼ö, ÀÚ»ç ȨÆäÀÌÁö
  • ÀÚ»ç ä¿ëÆäÀÌÁö ¸µÅ© : https://forms.gle/vQvhN4X9Mhpah9Tk6
  • Á¢¼ö¾ç½Ä: ÀÎÅ©·çÆ® À̷¼­, ÀÚÀ¯¾ç½Ä

±âŸ À¯ÀÇ»çÇ×

  • ÀÔ»çÁö¿ø¼­ ¹× Á¦Ãâ¼­·ù¿¡ ÇãÀ§»ç½ÇÀÌ ÀÖÀ» °æ¿ì ä¿ëÀÌ Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

00