Perception Tracking Engineer

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42dot의 Perception Tracking Engineer는 자율주행 인지 시스템에서 생성되는 다양한 인지 결과를 시간축에서 추적·모델링하여, 실시간 환경 인식의 안정성과 일관성을 완성하는 역할을 담당합니다.

차선 및 차선 표시(lane/lanemark), 신호등의 위치와 상태(state), 공간 점유(occupancy)와 같은 정적·준정적 환경 표현부터 객체 인지 결과까지, 인지 결과 전반의 temporal stability를 책임집니다. 특정 센서나 단일 인지 모듈에 종속되지 않고, 인지 결과를 어떻게 시간적으로 유지·갱신할 것인가를 설계하는 역할입니다. 알고리즘 설계뿐 아니라 C++ 기반 실시간 구현과 성능 최적화까지 포함하는 제품 중심 엔지니어링 포지션입니다.

Responsibilities

• Temporal Tracking & Modeling

  • 인지 모듈에서 생성되는 frame-level 결과에 대한 temporal tracking/modeling/filtering/persistence 로직 설계 및 구현

  • 시간에 따른 불연속성, flicker, false appearance/disappearance를 완화하는 알고리즘 개발 (e.g. 차선 끊김, 신호등 상태 변화, occupancy 떨림, 객체 상태 불안정 등)

  • 관측 누락, 불확실성 변화, ego-motion을 고려한 시간적 일관성 확보

• Representation 설계

  • 다양한 센서 기반 인지 결과를 주행 판단 및 제어 기능에서 바로 활용할 수 있도록 안정적인 형태로 구조화

  • 차선/lanemark, 신호등 위치 및 상태, 공간 점유, 객체 등 시간에 따라 변화하는 인지 결과를 시간적·공간적으로 연속된 representation으로 유지·갱신

  • 상태(state), 신뢰도(confidence), 지속성(persistence)을 포함한 출력 정의 및 관리

• 실시간 구현 및 성능 최적화

  • C++ 기반 실시간 알고리즘 구현

  • latency, CPU usage, memory footprint를 고려한 성능 최적화

  • 데이터 구조, 연산 복잡도, 메모리 접근 패턴 관점에서의 병목 분석 및 개선

  • 실시간 제약 하에서 안정성과 반응성 간 trade-off 조정

• 성능 평가 및 툴링

  • temporal stability, continuity, consistency를 정량화하는 품질 지표 정의

  • 대규모 로그 기반 성능/품질 분석 도구 개발 (C++, Python)

  • regression 테스트 및 자동 평가 파이프라인 구축

Qualifications

• tracking, filtering, state management 관련 알고리즘 설계 경험

• 인지 결과를 프레임 단위가 아닌 시간축의 문제로 바라볼 수 있는 사고 역량

• 알고리즘 아이디어를 실시간 C++ 시스템에서 구현하고 최적화할 수 있는 역량

• 객체 뿐만 아니라 환경 및 공간 표현의 안정성에 대한 이해

• 불안정성(flicker, discontinuity)의 원인을 구조적으로 분석하고 개선할 수 있는 문제 해결 역량

Preferred Qualifications

• 컴퓨터공학, 전기전자, 로보틱스 또는 관련 분야 학사 이상의 학위 (석사 이상 학위 보유자 우대)

• 자율주행 또는 ADAS 인지 시스템 개발 경험

• 실시간 시스템에서의 성능 분석 및 최적화 경험

• 대규모 로그 분석 및 자동 평가 파이프라인 구축 경험

Interview Process

• 서류전형 - 코딩테스트 - 1차 인터뷰 - 2차 인터뷰 - 처우협의 - 최종합격

• 전형절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.

• 전형일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.

※ 지원 전 아래 내용을 꼭 확인해 주세요.

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