[자율주행] 이미징 레이더 Perception Engineer

㈜비트센싱

[자율주행] Perception Engineer

■ 팀 구성

Product Engineering Team은 Autonomy Sensor Part(AFI920 제품 개발)와 Autonomy Data Part(AFI920 기반 자율주행 데이터셋 수집·큐레이션)로 구성됩니다. 이번 채용은 Autonomy Sensor Part의 4개 직무를 대상으로 하며, 신호처리 · 인지 · 플랫폼 · 테스트가 하나의 팀 안에서 매우 밀접하게 협업합니다.

신입 엔지니어에게 이 구조가 갖는 장점은, 레이더의 RF 프론트엔드부터 최종 포인트 클라우드 출력, 고객 차량 통합까지 전체 신호 흐름을 눈으로 볼 수 있다는 것입니다. 특정 모듈만 담당하고 끝나는 대기업 조직과 가장 다른 부분입니다.

■ 4D 이미징 레이더

AFI920은 자율주행 차량용 4D 이미징 레이더입니다.

Range·Doppler·Azimuth·Elevation을 동시에 측정해 고밀도 포인트 클라우드를 출력하며, 자체 개발한 Frequency Hopping 변조를 통해 FoV가 겹치는 환경에서도 4대 이상의 레이더를 상호 간섭 없이 동시 운용할 수 있습니다.

타겟 시장은 자율주행 시장(로보택시, 자율주행 트럭, 배송 로봇)으로, 현재 다수의 해외 고객사와 실차 데모 및 RFI/RFQ 단계를 병행하고 있습니다. 동시에 양산을 위한 ISO 26262 기능안전 및 ISO/SAE 21434 사이버보안 체계를 구축하고 있습니다.

비트센싱 팀에 합류해, 4D 이미징 레이더 기술의 미래를 함께 만들어가실 분을 찾습니다.

포지션 및 자격요건

[자율주행] 이미징 레이더 Perception Engineer

담당업무

• ※ ①, ② 중 한 분야 이상에 강점이 있는 분을 찾습니다.
• ① 4D 이미징 레이더(AFI920) Tracking 알고리즘 개발
  • 4D 포인트 클라우드를 입력으로 하는 Multi-Target Tracking 알고리즘 개발
  • 레이더 기반 Classification, Free-space Detection 등 Perception 알고리즘 개발
  • 양산 이미징 레이더 탑재를 위한 임베디드 실시간 구현

  ② 멀티센서 데이터 기반 Perception / AI 모델 개발
  • 자율주행 데이터 플랫폼(RIDE)에서 수집된 이미징 레이더, 라이다, 카메라 데이터를 활용한 Perception 알고리즘 및 딥러닝 모델 개발
  • 레이더-라이다-카메라 센서 퓨전 모델 개발

자격요건

ㆍSW 관련 학과 졸업자 (전자공학과, 컴퓨터공학과, 전기공학과 등)

• ㆍC/C 또는 Python 기반 알고리즘 구현 경험
• ㆍ선형대수, 확률통계 기초 보유

우대사항

ㆍ디지털 신호처리 교과목 수강자 또는 C · Python · MATLAB 기반 신호처리 구현 경험자

• ㆍFMCW 레이더 신호처리 관련 업무 수행 또는 교육 수강 경험자
• ㆍ디지털 신호처리, MIMO, 빔포밍, DOA 추정 관련 프로젝트 또는 연구 경험자
• ㆍKalman Filter, IMM, Particle Filter 등 추정 알고리즘 직접 구현 경험자
• ㆍMulti-Object Tracking, SLAM, 센서 퓨전 관련 프로젝트 또는 연구 경험자
• ㆍ레이더 또는 라이다 Point Cloud 데이터 처리 경험자
• ㆍPyTorch 등 딥러닝 프레임워크 기반 3D Perception 모델 개발 경험자 (Point Cloud / BEV 기반 모델 등)

전형절차

ㆍ서류전형 > 1차면접 > 2차면접 > 최종합격

ㆍ면접일정은 추후 통보됩니다.

유의사항

ㆍ허위사실이 발견될 경우 채용이 취소될 수 있습니다.