System Engineer (Motion planning)
Pangyo (Software Dream Center), South Korea
42dotFull-time
We are looking for the best
As a Motion Planning System Engineer, you will research motion planning algorithms to tackle the most challenging problems in autonomous driving. You will contribute towards developing robust software systems by collaborating with experts in computer vision, localization, mechanical engineering, and other related disciplines. You will work with highly advanced motion planning techniques to safely operate 42dot’s autonomous vehicle in both the virtual and real worlds.
자율 주행의 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 동작 계획 알고리즘을 연구하는 시스템 엔지니어로서, 컴퓨터 비전, 로컬라이제이션, 기계 공학 및 기타 관련 분야의 전문가들과 협력하여 견고한 소프트웨어 시스템을 개발하는 데 기여할 것입니다. 가상 및 실제 세계에서 42dot의 자율 주행 차량을 안전하게 운영하기 위해 고급 동작 계획 기술을 사용하게 됩니다.
책임 (RESPONSIBILITIES)
- Develop motion planning algorithms for autonomous driving technology in the following topics(Speed planning under uncertainty, Trajectory optimization)
- 불확실성 하에서의 속도 계획
- 주변 환경의 불확실성으로 인해 주행 속도를 계획하는 알고리즘을 개발합니다.
- 센서 데이터의 불확실성, 도로 조건의 변동성 등을 고려하여 안전하고 효율적인 주행 속도를 결정합니다.
- 궤적 최적화
- 주행 경로를 최적화하여 효율적인 이동 경로를 도출하는 알고리즘을 개발합니다.
- 차량의 동적 특성, 주변 환경의 변화, 교통 조건 등을 고려하여 최적의 주행 궤적을 계획합니다.
자율 주행 기술에서 다음 주제에 대한 동작 계획 알고리즘을 개발합니다:
자격요건 (QUALIFICATIONS)
- +5 years of related experience
- MS/Ph.D. degree in robotics, mechatronics, or mechanical engineering (or equivalent industrial experience)
- Solid knowledge and proven track record in vehicle dynamics
- Hands-on experience with safety-critical applications and hard real-time constraints
- Strong mathematics (geometry, analysis, probability, optimization), physics (kinematics, dynamics), and analytical skills
- Strong programming skills (C/C ++, Python, etc.)
- 관련 분야에서 5년 이상의 경력
- 로봇 공학, 메카트로닉스 또는 기계 공학에서 석사 또는 박사 학위 (또는 동등한 산업 경험)
- 차량 역학에 대한 견고한 지식 및 입증된 실적
- 안전 중요 응용 프로그램 및 하드 리얼 타임 제약 조건에 대한 실무 경험
- 강력한 수학(기하학, 분석, 확률, 최적화), 물리학(운동학, 역학) 및 분석적 기술
- 강력한 프로그래밍 기술(C/C++, Python 등)
우대사항 (PREFERRED QUALIFICATIONS)
- Hands-on experience with autonomous driving systems or related projects
- Hands-on experience with Linux or embedded Linux system
- Practical knowledge of robotic path planning, and motion planning algorithms (A*, sampling-based motion planners, optimization-based motion planners, linear and nonlinear MPC)
- Experience with source control management, build processes, code reviews, and testing methods experience with multiple sensors (GNSS, IMU, LIDAR, camera, radar, etc.)
- 자율 주행 시스템 또는 관련 프로젝트의 실무 경험
- Linux 또는 임베디드 Linux 시스템에 대한 실무 경험
- 로봇 경로 계획 및 동작 계획 알고리즘에 대한 실용적인 지식(A*, 샘플링 기반 동작 계획자, 최적화 기반 동작 계획자, 선형 및 비선형 MPC)
- 소스 제어 관리, 빌드 프로세스, 코드 리뷰 및 테스트 방법 경험
- 다양한 센서(GNSS, IMU, LIDAR, 카메라, 레이더 등) 사용 경험
전형 절차 (INTERVIEW PROCESS)
- 서류전형 - 코딩테스트 - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 - 처우협의 - 최종합격
- 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
- 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
- KCCV 2022 및 UMOS Day 2021 - 자율주행 AI 소프트웨어 AKit Core 참고 부탁 드립니다.
※ 지원 전 아래 내용을 꼭 확인해 주세요.
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