1) Visual SLAM / VIO 알고리즘 개발 및 고도화
- 단일/다중 카메라 기반 실시간 SLAM 설계·구현
- Feature-based / Direct / Hybrid 접근 중 서비스 요구에 맞는 구조 선택 및 최적화
- Tracking/Mapping/Relocalization/Loop Closure 파트 전반 개선

2) 3D Global Map 생성 파이프라인 구축
- 이미지 데이터로부터 대규모/고정밀 3D 맵(공간 모델) 생성
- Loop closure / pose graph optimization / global BA 등 정합 단계 설계
- 맵 품질 평가 및 자동 정제(Outlier 제거, scale drift 보정)

3) 실서비스 환경 최적화 (Mobile/Edge)
- 다양한 프로세서에서 실시간 추정 성능 유지(FPS/지연/배터리)
- 다양한 디바이스, 조명, 텍스처, 동적 객체 환경에서의 Robustness 강화

4) 센서/모달리티 융합
- IMU, Depth(LiDAR/ToF), GPS/Barometer 등과의 sensor fusion 설계
- 캘리브레이션(카메라-IMU extrinsic) 및 동기화 문제 해결
- 상황별(실내/실외/저조도) 최적 모드 자동 전환

5) 평가/벤치마킹/디버깅 시스템화
- 사내 데이터로 Benchmark 구축
- 재현 가능한 실험 프로토콜/메트릭 정의, 성능 회귀 테스트 자동화
- Failure case 분석과 개선안 도출을 위한 로깅/시각화 툴 개발

- Visual SLAM / VIO / SfM / VO 중 1개 이상 실무 또는 연구 경험 3년 (이에 준하는 석·박사 연구 경력)
- ROS 기반 알고리즘 구현 능력 및 성능 최적화 경험
- 선형대수/최적화/확률 모델링 등 SLAM 핵심 수학 기반 이해
- Pose graph optimization / Bundle Adjustment / Non-linear optimization 경험
- 카메라 모델/왜곡/Feature 추출·매칭/Tracking 전반 이해
- 논문/오픈소스(ORB-SLAM, VINS, OKVIS, COLMAP 등) 리딩 및 재구현/개선 경험

- Direct SLAM(DSO, LSD-SLAM), Neural SLAM 등 최신 접근 경험
- 3D Reconstruction / Multi-view stereo / Mesh optimization 경험
- Depth 센서(모바일 LiDAR/ToF) 융합 및 캘리브레이션 경험
- CUDA 등 가속 기반 최적화 경험
- SLAM 관련 Top-tier 논문(ICRA/IROS/CVPR/ECCV) 게재/프로젝트 수행 경험

근무조건

- 급여: 회사 내규에 따름
- 근무시간: 면접 후 결정
- 근무지역: 서울 구로구 디지털로 285 세코어로보틱스

지원 기간 및 방법

- 접수기간: 2025-12-23 ~ 2026-01-20
- 접수방법: 홈페이지 지원