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• 컴퓨팅 플랫폼 최적화 (BIOS to OS): - 로봇 실시간 성능 극대화를 위한 BIOS/UEFI 설정(C-State, P-State)및 최적값 도출 - 컴퓨팅 플랫폼(CPU, GPU, NIC)별 성능평가 및 SW발전방향에 맞는 최적의 컴퓨팅 유닛 선정 - NVIDIA Jetson(Nano, Thor등) 시리즈를 포함한 AI컴퓨팅 보드 테스팅 및 로봇 워크로드에 최적화된 플랫폼 선정 • 시스템 소프트웨어, 커널 튜닝 및 인프라 배포 자동화: - Linux Real-time 패치(RT-Preempt) 적용 및 커널 파라미터 최적화 - GPU 드라이버 및 가속 라이브러리(CUDA, TensorRT) 성능확보를 위한 시스템 레이어 구성 - 네트워크 스택 최적화를 통한 데이터 처리 병목 해결 - Docker 기반의 컨테이너 환경 구축을 통한 보안성, 배포 효율성, 환경독립성 확보 • 시스템 안정성 설계 및 모니터링: - 발열, 전력 소모, 메모리 점유율 등 시스템 리소스를 분석하여 하드웨어 성능의 한계치 정의 - 개발팀 전체가 신뢰할 수 있는 안정적인 소프트웨어 구동 환경(Base Image) 설계 및 적용

• 컴퓨터공학, 전자/전기공학등 관련학과 학사 이상 • CS기초: OS 구조, 프로세스/쓰레드 관리, 메모리 계층 구조에 대한 이해 • Linux 숙련도: Ubuntu 환경에서 시스템 설정 및 이슈 디버깅(Log 분석) • Python 또는 C/C++ 코드를 읽고 시스템 파라미터를 수정할 수 있는 수준

• OS & Infra: Linux 커널 명령어 활용 및 Docker를 이용한 환경 격리 경험 우대 • HW & Platform: 컴퓨터 아키텍처 기초 지식 (NVIDIA Jetson등 임베디드 보드 활용 경험 우대) • Control: 기초 제어 공학 지식 및 센서 데이터 핸들링 역량서류 전형