FMS System Engineer

About the role

최고의 성능, ​극강의 ​강건성, 그리고 ​안정성을 모두 갖춘 ​로봇 시스템을 ​함께 ​만들어갈 엔지니어를 ​모십니다.
복잡한 ​제약 ​환경에서 멀티 로봇의 ​경로·트래픽·스케줄링을 ​최적화하고, AI·데이터 기반 ​알고리즘을 ​설계해 ​시뮬레이션부터 실제 로봇 ​환경, 상위 ​시스템 ​연동까지 FMS(Fleet ​Management System) ​전 ​영역을 함께 만들어갈 ​엔지니어를 찾습니다.

What you'll do

• 멀티로봇 경로 최적화 및 MAPF 문제 해결: Multi-Agent Path Finding(MAPF) 알고리즘을 설계·구현하고, 다수 로봇이 동시에 이동하는 환경에서 충돌·교착상태(Deadlock)·병목 구간을 예방하는 안전하고 효율적인 경로·자원 할당 로직을 개발합니다.
• 스케줄링 알고리즘 개발: 다양한 작업 요구사항과 제약 조건을 고려한 최적화 스케줄링 알고리즘을 설계·구현하고, 실시간 데이터를 활용해 예측 및 스케줄링을 개선하는 로직을 개발합니다.
• 상위 시스템 인터페이스 연동: WMS/MES 등 상위 시스템, 로봇 제어 시스템과의 통신 인터페이스를 설계·구현하며, VDA5050, MQTT, OPC UA 등 산업용 통신 프로토콜을 활용해 안정적인 연동 구조를 만듭니다.
• 성능 검증 및 튜닝: 시뮬레이션 환경과 실제 로봇 환경에서 알고리즘 성능을 검증하고 지속적으로 최적화합니다.
• 운영 지원: 현장에 적용된 FMS/스케줄링/트래픽 제어 시스템에서 발생하는 문제를 분석하고 개선합니다.

Requirements

• 경력: 멀티 로봇, AMR/AGV, FMS 또는 다중 에이전트 환경에서 스케줄링/경로 계획/트래픽 제어 관련 실무 경험 3년 이상
• 학력: 컴퓨터공학, 로보틱스, 전자공학, 산업공학 등 관련 학과 학사 이상
• 언어: C++(필수), Python(경험)
• 기본 지식: 자료구조, 알고리즘 설계, 경로 탐색(A*, Dijkstra 등) 및 최적화 기법(Linear Programming, Constraint Programming 등)에 대한 탄탄한 이해
• 수학적 이해: 그래프 이론, 조합 최적화, 확률 모델 또는 상태 공간 탐색에 대한 이해

Preferred qualifications

• 최적화 라이브러리: OR-Tools, Gurobi, CPLEX 등 활용 경험
• AI 기반 개발: AI·머신러닝 기반 예측 및 스케줄링/트래픽 최적화 모델 개발 경험
• 실환경 적용: AMR/AGV 등 대규모 멀티 로봇 시스템의 현장 적용 경험
• 상위 시스템 연동 경험: WMS/MES 등 상위 시스템과의 API/프로토콜 연동 프로젝트 경험
• 실시간 시스템 개발 경험: RTOS, 실시간 데이터 처리 및 제어 로직 개발 경험
• 표준 프로토콜 이해: VDA5050, MQTT, OPC UA 등 산업용 통신 프로토콜에 대한 이해
• 관련 전공 석사: 로보틱스, 컴퓨터공학, 산업공학 등 관련 전공 석사 이상

Benefits

• 우수 성과자 국제 학술대회 또는 전시회 참관
• 직무발명제도 운영: 특허 출원 지원 & 등록 보상 제공
• 생일 축하 지원
• 저녁 식대 지원
• 무제한 커피/간식 제공 등

Hiring process

• 근무형태: 정규직
• 근무시간: 오전 9시~ 오후 6시(*출근시간 조율 가능)
• 채용 절차: 서류전형 ＞ 코딩테스트(개발직군) ＞ 1차 인터뷰＞ 2차 인터뷰 ＞ 레퍼런스 체크(필요시) ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격 및 입사
※ 진행 상황에 따라 전형이 변동 될 수 있음

• 메인 근무지: 시흥 연구소 혹은 서울 오피스 중 선택 가능
※ 시흥 연구소: 경기 시흥시 배곧2로 82 서울대학교 시흥캠퍼스미래모빌리티연구동
※ 서울 오피스: 서울특별시 강남구 테헤란로 217 오렌지플래닛 2층

• 제출서류: 이력서(필수) 포트폴리오(선택) * 포트폴리오의 경우, 프로젝트/Github 등 포함 시 우대
• 서류 검토 후 합격자에 한하여 인터뷰 진행