Control System Engineer (Autonomous Driving)
Gangnam-gu or Yongin-si
42dotFull-time/정규직
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42dot 자율 주행 분야의 Control System Engineer 는 여러 도전적인 문제를 해결하기 위해 primitive control systems 을 개발하게 됩니다. Motion planning, Functional safety, HW engineering 및 기타 관련 분야 전문가들과 협력하여 견고한 시스템을 개발하는 데 기여할 것입니다.

As a Control Engineer of 42dot, you will develop primitive control systems to tackle the most challenging problems in autonomous driving. You will contribute towards developing robust systems by collaborating with experts in motion planning, functional safety, HW engineering, and other related disciplines.

책임 (RESPONSIBILITIES)

  • 자율 주행을 위한 종방향 및 횡방향 제어를 설계하고 구현하며 최적화합니다.
  • High-level 의 명령을 실시간 자율 주행 작업을 위한 구체적인 actuator 제어로 변환하는 하위 수준 제어를 설계하고 구현합니다.
  • 도로 경사, 차량 속도 및 슬립과 같은 주요 차량 매개 변수에 대한 추정 알고리즘을 개발하여 제어 시스템의 정밀성과 신뢰성을 향상시킵니다.
  • 움직임 계획, 행동 계획 및 미션 계획에 중점을 둔 다른 엔지니어 및 팀과 긴밀히 협력하여 시스템이 원활하게 작동하도록합니다.

  • Design, implement, and optimize the longitudinal and lateral control for autonomous driving.
  • Design and implement lower-level controls, translating high-level commands into specific actuator controls for real-time execution of autonomous operations.
  • Develop estimation algorithms for key vehicle parameters such as road slope, vehicle speed, and slip, in order to enhance the precision and reliability of the control system.
  • Work closely with other engineers and teams, such as those focused on motion planning, behavior planning, and mission planning, to ensure seamless.

자격요건 (QUALIFICATIONS)

  • 로봇공학, 전기 공학, 기계 공학, 컴퓨터 과학 또는 관련 분야에서 학사/석사 학위 소지자
  • 관련 경험 3년 이상
  • 강인한 제어 (Robust Control), 차량 역학 및 시스템 공학에 대한 이해와 실무 경험. 시스템 간섭 관찰, 시스템 식별 및 칼만 필터 및 입자 필터와 같은 상태 추정 기술에 대한 경험
  • 구체적으로 actuator 제어를 위한 하위 수준 제어 시스템에서 입증된 경험
  • C++, Python 또는 동등한 언어로 강력한 코딩 기술을 가진 소프트웨어 개발 능력

  • Bachelor’s/Master's degree in Robotics, Electrical Engineering, Mechanical Engineering, Computer Science, or related field
  • +3 years of related experience
  • Strong understanding and practical experience with robust control, vehicle dynamics, and systems engineering
  • Experience with disturbance observation, system identification, and state estimation techniques such as Kalman filter and Particle filter
  • Proven experience in lower-level control systems, specifically for actuator control
  • Proficiency in software development, with strong coding skills in languages like C++, Python, or equivalent

우대사항 (PREFERRED QUALIFICATIONS)

  • ROS/ROS2 경험 보유
  • 모델 예측 제어 (MPC) 및 비선형 제어 시스템 경험
  • 자동차 또는 항공우주 분야에서 산업 표준 및 안전 중요 시스템 경험
  • 조정 가능하고 자가 보정 제어 알고리즘을 활용하여 바퀴 정렬과 같은 다양한 운영 조건에서 시스템 성능을 유지하고 향상시키는 경험
  • 원본 제어 관리 (Source Control Management), 빌드 프로세스, 코드 리뷰 및 테스트 방법 경험
  • 관련 분야에서의 출판 된 연구 작업으로 기술 능력을 증명한 경험

  • Experience in ROS/ROS2
  • Experience with Model Predictive Control (MPC) and Nonlinear Control Systems
  • Experience with industry standards and safety-critical systems in automotive or aerospace domains
  • Experience in leveraging adaptive, self-calibrating control algorithms to maintain and improve system performance under varying operating conditions, such as misaligned wheel alignment
  • Experience with source control management, build processes, code reviews, and testing methods
  • Published research work in relevant fields demonstrating technical proficiency

전형 절차 (INTERVIEW PROCESS)

  • 서류전형 - 화상면접 (1시간 내외) - 대면 혹은 화상면접 (3시간 내외) - 최종합격
  • 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
  • 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
  • KCCV 2022UMOS Day 2021 - 자율주행 AI 소프트웨어 AKit Core 영상



※ 지원 전 아래 내용을 꼭 확인해 주세요.

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