SHISEIDO KOREA
에이비일팔공(AB180)

SLAM research scientist (R&D)

경기 판교 빅데이타 / 인공지능 2026.06.09 ~ 채용시

Tasks

- SLAM 및 공간 추정 알고리즘 연구·개발
   - LiDAR / Visual / Multi-sensor SLAM
   - Large-scale 환경에서의 정밀 Mapping
- 최적화 기반 공간 인식 알고리즘 연구·개발
   - Pose graph optimization, bundle adjustment
   - 대규모 맵에서의 효율적인 정합 및 유지 관리

Requirements

[지원자격]
- SLAM, Robotics, Computer Vision 분야 5년 이상의 실무 또는 연구 경험이 있으신 분 (또는 이에 준하는 연구 역량을 갖춘 박사 졸업 예정자 지원 가능)
- C/C++, python 등의 숙련된 프로그래밍 기술을 보유하신 분
- Lie algebra, nonlinear optimization, sensor calibration 등에 대한 이해가 높으신 분
- 새로운 기술을 모빌리티 서비스에 적용하고 싶은 의지가 강하신 분

[우대사항]
- 관련 분야 석박사 학위 소지자 또는 관련 경험자
- 관련 분야 저서·학술활동(CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, IROS등) 이력이 있으신 분
- Camera / LiDAR / IMU / GNSS 등 멀티 센서 활용 경험이 있으신 분
- 실제 센서 데이터의 노이즈와 한계를 고려한 시스템 설계 경험이 있으신 분

Information

커리어 수준
경력여부
경력
고용형태
정규직
급여사항
면접 후 협의

Apply

전형방법

서류 → Coding Test → 1차 인터뷰 → 2차 인터뷰 → 처우 협의

제출서류

자유양식

접수방법
채용담당
블라인드 되었습니다.

Company

국내기업 IT
경기도 성남시 분당구 판교역로 152 (알파돔타워) 13층 카카오모빌리티

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We move everyone’s life smarter and faster

카카오모빌리티는 사람들의 생활을 더 똑똑하게, 더 빠르게 연결합니다.
사람과 사람, 사람과 물건, 물건과 물건을 연결하며 이동을 통해 새로운 가치를 창출해냅니다.

카카오모빌리티는 2015년 카카오택시를 시작으로 카카오블랙, 내비, 드라이버, 주차까지
사람들의 생활을 더 똑똑하고 더 빠르게 연결하고 있습니다.
그리고 지금 이 순간에도 모든 이동을 주도하고 미래의 모빌리티를 만들어가고 있습니다.

카카오모빌리티가 여러분과 함께 만들어갈 회사는 이동에 대한 큰 생각들이 끊임없이 생기고
넘쳐나는 생각들을 더 많이 탐구하여 세상에 선한 임팩트들을 지속적으로 제공하는 회사입니다.
우리와 함께 끊임없는 연구와 그리고 큰 도전을 하실 여러분을 기다립니다.


직무 SLAM 연구 과학자
🛠 관련 기술 SLAM 로보틱스 컴퓨터 비전 LiDAR Visual SLAM Pose graph optimization bundle adjustment C/C++ 파이썬 Lie algebra nonlinear optimization sensor calibration Camera IMU GNSS
핵심 업무
  • SLAM 및 공간 추정 알고리즘 연구·개발
  • LiDAR·Visual·멀티센서 SLAM 연구·개발
  • 대규모 환경 정밀 매핑
  • 최적화 기반 공간 인식 알고리즘 연구·개발
  • Pose graph optimization 및 bundle adjustment
  • 대규모 맵 정합 및 유지 관리
필수 요건
  • SLAM, Robotics, Computer Vision 분야 5년 이상 실무 또는 연구 경험
  • 박사 졸업 예정자 수준의 연구 역량
  • C/C++ 및 Python 숙련 프로그래밍 기술
  • Lie algebra, nonlinear optimization, sensor calibration 이해
우대 요건
  • 관련 분야 석·박사 학위
  • CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, IROS 등 학술활동 이력
  • Camera·LiDAR·IMU·GNSS 멀티센서 활용 경험
  • 실제 센서 데이터 노이즈와 한계를 고려한 시스템 설계 경험
BETAAI가 공고 원문에서 추출한 참고 정보입니다.
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