모션 플래닝 엔지니어 (3년 미만)

About the role

[ 웨어러블에이아이 소개 ]
웨어러블에이아이는 공항, 리조트, 항만, 조선소, 공장 등 다양한 이동 주체가 얽혀 움직이는 SPM(Special-Purpose Mobility, 특수목적모빌리티) 환경에 맞춰,
AI 월드모델 기반 인식·예측, Proactive Driving, 독립적인 Safety Architecture, 자체 설계한 로봇을 하나로 결합해, Plug-and-Play 방식의 풀스택 로보틱스 플랫폼을 만듭니다.

[직무소개]
본 포지션은 SPM 환경의 자율주행 모빌리티가 목표 지점까지 안전하고 부드럽게 이동할 수 있도록 Motion Planning 및 Control 알고리즘 개발에 참여하는 역할입니다.
현재 알고리즘과 개발 환경을 이해하고, 시뮬레이션과 실차 테스트를 통해 문제를 발견하며, Far subgoal과 주변 상황 변화에 즉각 반응하는 Reactive Local Planning, 파라미터 튜닝 업무를 단계적으로 맡게 됩니다.
로봇, Control, 소프트웨어 개발의 기본기를 바탕으로 실제 차량에서 발생하는 문제를 꾸준히 관찰하고 개선해갈 분을 찾고 있습니다.

What you'll do

1. 모션 플래닝 및 Control 모듈 구현 지원
• World Model이 출력하는 Occupancy/Intention Prediction과 Far Subgoal을 입력으로 받아, 매 순간 반응형으로 Local Path를 생성하는 Reactive Local Planner 관련 기능 구현 지원
• 4륜 독립 조향(4WIS)·4륜 독립 구동(4WID) 플랫폼의 넓은 Action Space를 활용하는 Motion Primitive 및 Trajectory 생성 로직 구현 지원
• 팀에서 정의한 알고리즘 구조와 인터페이스를 바탕으로 C++ 및 Python 코드 작성
• ROS 2 기반 Node와 Message 구조 이해 및 수정
• 기능 추가 후 단위 테스트와 기본 동작 검증 수행

2. 시뮬레이션 기반 검증 및 실험
• 시뮬레이터 또는 내부 테스트 환경에서 주행 시나리오를 실행하고 결과 기록
• Subgoal 도달 지연, 급정지, 충돌 위험, 불안정한 조향 등 문제 상황을 재현
• 파라미터 변경 전·후의 결과를 비교하고 실험 로그를 정리
• 실차 테스트 전에 확인해야 할 기본 체크리스트 작성 및 수행

3. 실차 테스트 및 튜닝 참여
• 실차/테스트 환경에서 Motion Planning 및 Control 기능 테스트 수행
• 속도, 조향, 제동, 정지·재출발 동작에 대한 기본 튜닝 실험 참여
• 주행 중 발생한 문제를 로그, 영상, 상황 설명과 함께 정리
• 개선 후보 파라미터를 제안하고 팀과 함께 검증

4. 주행 로그 분석 및 이슈 정리
• 주행 로그에서 위치, 속도, Far Subgoal, Occupancy/장애물 예측 정보, 제어 명령을 확인하고 문제 구간 식별
• 실패 케이스를 재현 조건, 원인 후보, 개선 아이디어 단위로 정리
• 반복적으로 발생하는 문제를 이슈 트래커와 문서에 기록
• Localization, Perception, 하드웨어 문제와 Motion Planning 문제를 구분하기 위한 기본 분석 수행

5. 협업 및 개발 문서화
• Localization, Perception, DevOps, 하드웨어 엔지니어와 통합 테스트 이슈 공유
• 실험 결과, 파라미터 변경, 코드 변경 내용을 팀이 이해할 수 있는 형태로 문서화
• 코드 리뷰와 실험 리뷰를 통해 피드백을 반영하고 개발 품질 개선
• 새로운 알고리즘, 도구, 주행 시나리오를 빠르게 익히고 실제 개발 업무에 적용
•
• [주요 산출물]
• Motion Planning 및 Control 기능 구현 코드
• 시뮬레이션 및 실차 테스트 로그와 결과 리포트
• 주행 파라미터 변경 이력 및 비교표
• 주행 실패 케이스 이슈 리포트
• 테스트 체크리스트와 기본 개발 문서

[온보딩 로드맵]
[입사 후 1개월 | 개발 환경 및 기본 주행 구조 이해]
• 현재 Motion Planning 및 Control 모듈의 구조와 실행 방법 파악
• ROS 2 기반 개발 환경과 로그 확인 방법 습득
• 현재 운영 중인 시뮬레이션 또는 실차 테스트를 수행하고 결과를 정리

[입사 후 3개월 | 핵심 기능 구현 및 실험 수행]
• 작은 범위의 Motion Planning 또는 Control 기능 수정·구현 완료
• 파라미터 변경 실험을 직접 수행하고 결과를 비교 리포트로 정리
• 반복되는 주행 실패 케이스를 이슈 단위로 정리하고 개선 아이디어 제안

[입사 후 6개월 | 주요 테스트와 통합 이슈 대응 참여]
• 주요 주행 시나리오 테스트를 준비하고 실행 결과를 체계적으로 기록
• Localization, Perception, 하드웨어와 연결된 통합 이슈 분석에 참여
• 자주 사용하는 테스트 절차와 파라미터 관리 방식을 문서화

[입사 후 1년 | 담당 영역의 독립 개발 수행]
• 특정 주행 행동 또는 테스트 시나리오에 대한 구현·검증을 독립적으로 수행
• 실차 로그 기반으로 원인 후보를 좁히고 개선 실험을 제안
• 새로 합류한 동료가 참고할 수 있는 개발·테스트 문서를 작성

Requirements

[기본 전공 및 프로젝트 수행 역량]
• 기계공학, 전기전자공학, 컴퓨터공학, 로봇공학 또는 관련 분야의 기본 지식을 갖추고 있는 능력
• Robot Control, Path Planning, 자율주행, 시뮬레이션 중 하나 이상의 프로젝트를 수행할 수 있는 역량
• 학부 연구, 동아리, 개인 프로젝트, 인턴십 등을 통해 실제로 움직이는 시스템을 다룰 수 있는 역량

[프로그래밍 및 개발 환경 역량]
• C++ 또는 Python으로 알고리즘을 구현할 수 있는 역량
• Linux 개발 환경과 Git을 사용할 수 있는 기본 역량
• ROS 또는 ROS 2 환경에서 Node와 Message 구조를 이해하고 기본 기능을 수정할 수 있는 역량

[Control 및 로봇 기본기]
• 좌표계, 속도, 가속도, Path, Trajectory, Feedback Control의 기본 개념을 이해하고 설명할 수 있는 능력
• 차량 또는 모바일 로봇이 실제 환경에서 이상적으로 움직이지 않는 이유를 관찰하고 설명할 수 있는 능력
• 4륜 독립 조향(4WIS)·4륜 독립 구동(4WID) 플랫폼처럼 Ackermann과 다른 넓은 Action Space를 갖는 차량의 운동학을 이해하고, PID 등 기본 Controller를 구현·튜닝할 수 있는 역량

[실험 및 디버깅 역량]
• 실패 상황을 감으로 넘기지 않고 로그, 조건, 결과로 정리할 수 있는 능력
• 가설을 세우고 작은 실험으로 검증할 수 있는 역량
• 반복 실험과 문서화를 성실하게 수행할 수 있는 꼼꼼함

[협업 및 성장 역량]
• 피드백을 빠르게 이해하고 코드와 실험 방식에 반영할 수 있는 역량
• 새롭게 파악한 내용을 질문과 문서로 정리할 수 있는 역량
• 다양한 직군과 함께 실제 차량 문제를 해결해 나갈 수 있는 협업 역량

Preferred qualifications

[자율주행 시스템 이해 및 플랫폼 경험]
• 자율주행 시스템의 Perception, World Model 기반 Occupancy/Intention Prediction, Motion Planning, Control 흐름을 기본적으로 이해함
• 모바일 로봇, 자율주행 차량, 드론, 전동 플랫폼 관련 프로젝트 경험

[시뮬레이션 활용 경험]
• CARLA, CarSim, Isaac Sim, SUMMIT 등 시뮬레이터 활용 경험
• 시뮬레이션 환경에서 Path Planning 또는 Control 알고리즘을 테스트해본 경험
• 실험 결과를 표나 그래프로 정리하고 비교해본 경험

[차량 동역학 심화 이해]
• 4WIS/4WID 등 전륜 독립 조향·구동 차량의 동역학, 조향 모델, Speed Control, Braking Control에 대한 심화된 개념 이해
• MATLAB, Simulink 또는 유사 도구를 활용한 분석 경험
• 실제 구동계의 지연, 진동, 마찰, 노이즈 문제를 관찰해본 경험

[개발 도구 및 협업 경험]
• Docker, GitHub, Notion, Slack 등 개발·협업 도구 사용 경험
• 오픈소스 코드 또는 팀 프로젝트에서 코드 리뷰를 받아본 경험
• 개인 블로그, 포트폴리오, GitHub 저장소 등을 통해 프로젝트 과정을 설명한 경험

Benefits

[더 집중할 수 있도록]
• 유연한 출퇴근 제도 시행 (코어타임 10:00 - 15:00)
• 자유로운 연차 사용 가능
• 다양한 업무 장비 및 도구 제공

[에너지 충전을 할 수 있도록]
• 계속 근로연수 매 1년에 대하여 연차 1일 추가 지급
• 생일휴가 제공
• 건강 DAY 제공
• 명절 선물 제공
• 점심 식비 지원
• 음료, 스낵 지원

Hiring process

• 3개월 계약직(수습기간) 이후 인사평가에 따른 정규직 전환 검토
• 서류전형 ＞ 2차 서류전형 ＞ 직무 면접 ＞ 임원 면접 ＞ 처우협의 ＞ 최종합격
• 전체 채용 절차는 약 2-3주 가량 소요됩니다. (면접 일정에 따라 변동이 있을 수 있음)