AI Fusion Engineer (자율주행)

소개

We are looking for the best 42dot의 AI Fusion Engineer는 자율주행 인지 시스템에서 생성되는 여러 인지 결과를 객체(object) 단위로 결합(fusion)하여, 차량 주변 객체의 위치, 속도, 분류, 존재 여부 등 일관되고 신뢰성 있는 상태(state)를 추정하는 역할을 담당합니다. 여기서의 Fusion은 단순한 센서 결합을 넘어, 동일 센서/다중 카메라/다중 AI 모델/서로 다른 표현 방식(e.g. 2D, 3D)에서 생성된 인지 결과를 하나의 해석으로 통합하는 perception-level/AI-result-level fusion을 의미합니다. 알고리즘 설계부터 C++ 기반 실시간 구현 및 성능 최적화까지 책임지는 엔지니어링 중심 역할입니다.

주요업무

1) Object-level Fusion & Tracking • 동일 또는 서로 다른 센서(예: 단일/다중 카메라, 카메라–레이더 등)에서 생성된 인지 결과를 - 입력으로 하는 object-level fusion 및 tracking 로직 설계 및 구현 • 다양한 인지 결과를 객체 단위로 통합하는 fusion 로직 개발 (e.g. 2D/3D 인지 결과 결합, multi-camera 결과 통합, camera–radar 결합) • 객체 간 association, track management 및 lifecycle 관리 • 객체의 위치, 속도, 분류, 존재 여부에 대한 일관된 상태 추정 2) Uncertainty-aware Fusion • 센서 및 AI 모델 특성에 따른 불확실성(uncertainty)과 신뢰도(confidence)를 고려한 fusion 전략 설계 • 서로 다른 표현 방식, 관측 시점, 신뢰도를 가진 인지 결과 간 불일치 해소 • 중복 객체, false positive/false negative를 줄이기 위한 fusion 로직 개선 3) 실시간 구현 및 성능 최적화 • C++ 기반 실시간 fusion/tracking 알고리즘 구현 • latency, CPU usage, memory footprint를 고려한 성능 최적화 • 실시간 제약 하에서 정확도와 반응성 간 trade-off 조정 4) 성능 평가 및 툴링 • 객체 fusion 및 tracking 성능을 평가하기 위한 지표 정의 • 대규모 로그 기반 성능 분석 및 시나리오별 성능 검증 • 자동화된 성능 평가 및 회귀 테스트 환경 구축

자격요건

• 다중 센서/다중 모델 인지 결과 통합 경험 • 서로 다른 인지 결과를 통해 하나의 객체로 해석할 수 있는 구조적 사고 역량 • 센서 및 AI 모델 출력의 특성과 한계를 이해하고 결합 전략을 설계할 수 있는 이해도 • 객체 상태 추정 문제를 단일 필터가 아닌 시스템 전체 관점에서 바라볼 수 있는 인사이트 • 알고리즘 아이디어를 실시간 C++ 코드로 설계 및 구현할 수 있는 역량

우대사항

• 컴퓨터공학, 전기전자, 로보틱스 또는 관련 분야 학사 이상의 학위 (석사 이상 학위 보유자 우대) • 상태 추정(State Estimation), 데이터 연관(Data Association), 다중 객체 추적(Multi-object Tracking) 관련 경험 • 자율주행 또는 ADAS 인지 시스템에서 object-level fusion 또는 tracking 개발 경험 • 대규모 로그 분석 및 자동화된 성능 평가 파이프라인 구축 경험

혜택 및 복지

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