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• [Perception] 딥러닝 기반 3D 장애물 인지 모델 개발
• [Localization] 카메라 영상 기반 차량 움직임 추정 알고리즘 개발
• [Mapping] 카메라·라이다 기반 정밀지도 자동 생성 알고리즘 개발
• [Mapping] 대용량 지도 데이터 버전 관리 시스템 개발
• [Planning&Prediction] 자율주행 차량의 주행 판단 데이터 분석
• [Control] 비상 회피·좁은 공간 주행을 위한 대안 기동 판단 연구
• [System] 자율주행 SW 인터페이스 통합 테스트 자동화

[Perception] 딥러닝 기반 3D 장애물 인지 모델 개발

Perception Unit 소개

Perception Unit은 센서정보를 바탕으로 자율주행 차량 주변의 환경(객체, 신호등, 도로 등)을 실시간으로 정확히 인지할 수 있는 시스템을 구축합니다. 이를 위한 AI/ML 알고리즘 및 데이터처리기술을 개발하며, 지속적으로 AI 학습이 가능한 SW 및 HW 인프라를 구축합니다. 또한 인지시스템이나 ML솔루션 적용이 필요한 타 Unit과 협업하고 지원합니다.

이런 업무를 담당해요

• 딥러닝 기반 3D point cloud segmentation 네트워크 개발
• 딥러닝 기반 3D occupancy prediction 네트워크 개발
• 모델 개발을 위한 데이터 구축, auto-labeling 기술 개발

이런 경험이 있으신 분을 찾아요

• C/C++, Python에 익숙하신 분
• 선형대수/공학수학/확률 및 통계 등 관련 지식이 있으신 분
• 컴퓨터 과학의 기초 지식(자료구조/알고리즘)을 이해하고 활용할 수 있으신 분

필수는 아니지만 아래의 경험이 있으면 좋아요

• 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝 등 관련 지식이 있으신 분
• Pytorch/Tensorflow 사용 경험이 있으신 분
• 카메라, 라이다 등 센서 데이터를 활용한 프로젝트 개발 경험이 있으신 분

[Localization] 카메라 영상 기반 차량 움직임 추정 알고리즘 개발

Localization Unit 소개

Localization Unit은 자율주행 차량의 위치, 자세, 속도 등의 정보를 제공하는 기술을 개발합니다. 구체적으로는 Lidar, GNSS/IMU, Camera, Wheel sensor 등 다양한 센서 데이터를 처리하고 융합하여 주변 환경의 변화에도 끊임없이 자율주행 차량의 정확한 측위 결과를 제공할 수 있는 소프트웨어를 개발합니다.

이런 업무를 담당해요

• 차량의 정확한 위치를 결정하기 위한 센서 퓨전 알고리즘 개발 및 향상
• GNSS, IMU, LiDAR, Camera, Radar 등 다양한 센서 데이터를 융합하여 측위 정확도 향상

이런 경험이 있으신 분을 찾아요

• C/C++ 언어에 익숙하신 분
• 선형대수/공학수학/확률 및 통계 등 관련 지식이 있으신 분
• 영상 처리 경험이 있으신 분

필수는 아니지만 아래의 경험이 있으면 좋아요

• Bayesian Filter (KF, EKF, PF 등) 관련 지식이 있으신 분
• Lidar, GNSS/IMU, Camera, Wheel sensor 등 측위와 관련된 센서 데이터 처리 경험이 있으신 분
• SLAM 개발 경험이 있으신 분
• Visual odometry 개발 경험이 있으신 분
• ROS, Linux 기반 개발 경험이 있으신 분

[Mapping] 카메라·라이다 기반 정밀지도 자동 생성 알고리즘 개발

Mapping SW Unit 소개

자율주행을 위한 고정밀 지도는 실제 도로 환경에서 겪는 다양한 불확실성을 최소화하도록 만들어줍니다. 자율주행 차량이 사람이라고 한다면, 지도는 뇌의 해마에 해당한다고 볼 수 있습니다. 그만큼 고정밀 지도는 자율주행 기술 구현에 필수적인 요소입니다. Mapping SW Unit은 자율주행을 위한 다양한 지도 형식을 설계 및 구현하고 지도 제작을 위한 SW를 개발합니다.

이런 업무를 담당해요

• 카메라, 라이다 센서 데이터와 딥러닝을 활용한 정밀지도 구축 자동화
• 실시간 센서 데이터와 오프라인 맵 퓨전 알고리즘 개발
• 기존의 정밀지도 구축 프로세스의 정확도 및 속도 개선

이런 경험이 있으신 분을 찾아요

• C++, Python에 익숙하신 분
• 기계/전자/컴퓨터 공학을 전공하신 분
• 새로운 분야에도 적극적으로 도전할 수 있다는 자신감이 있으신 분
• 더 나은 방법을 찾기 위한 토론과 토의를 즐기시는 분

필수는 아니지만 아래의 경험이 있으면 좋아요

• 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝 등 관련 지식이 있으신 분
• Pytorch/Tensorflow 사용 경험이 있으신 분
• 카메라, 라이다 등 센서 데이터를 활용한 프로젝트 개발 경험이 있으신 분

[Mapping] 대용량 지도 데이터 버전 관리 시스템 개발

Mapping SW Unit 소개

Mapping SW Unit은 자율주행을 위한 다양한 지도 형식을 설계 및 구현하고 지도 제작을 위한 SW를 개발합니다. 이번 프로젝트에서는 지도 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 형상관리 소프트웨어를 개발합니다. Git이 소스 코드의 변경 이력을 관리하듯, 대용량 지도 파일의 변경 이력을 추적하고 버전을 관리할 수 있는 시스템을 만드는 것이 목표입니다.

이런 업무를 담당해요

• 지도 데이터 버전 관리 시스템용 서버 설계
• Git과 같은 방식으로 지도 데이터의 변경 이력을 관리하는 구조 설계 (Merkle tree 기반)

이런 경험이 있으신 분을 찾아요

• Python, JavaScript 등 스크립트 언어에 익숙하신 분
• 전자·컴퓨터공학 등 IT 관련 전공이신 분
• 자료구조 또는 알고리즘 수업을 들으신 분
• 네트워크 관련 수업을 들으신 분

필수는 아니지만 아래의 경험이 있으면 좋아요

• DDD(도메인 주도 설계), 클린 아키텍처 관점에서 시스템을 설계해 본 경험이 있으신 분
• Git, SVN 등 버전 관리 시스템에 대한 기본적인 이해가 있으신 분
• Merkle tree(Git, 블록체인 등에서 쓰이는 자료구조)에 대한 기본적인 이해가 있으신 분

[Planning&Prediction] 자율주행 차량의 주행 판단 데이터 분석

Planning&Prediction Unit 소개

Planning & Prediction Unit에서는 현실 세계의 복잡하고 다양한 도로 구조와 주행 상황 속에서 목적지까지 안전하고 편안하게 도달하는 것을 목표로 측위, 인지, 지도 등의 정보를 종합하여 주변 상황을 예측하고 자율주행 차량의 가장 적절한 움직임을 계획하는 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

이런 업무를 담당해요

• 자율주행 판단 데이터 분석

이런 경험이 있으신 분을 찾아요

• 컴퓨터·전기전자·기계·산업공학 등 관련 전공 학부 재학생
• Python으로 데이터를 다루고 분석해 본 경험이 있으신 분
• 현상을 보고 원인을 스스로 찾아가며 끝까지 파고드는 태도를 가지신 분

필수는 아니지만 아래의 경험이 있으면 좋아요

• 자율주행 또는 로보틱스에 관심이 있고, 관련 수업이나 프로젝트를 해 본 경험이 있으신 분
• 머신러닝 모델을 학습시키거나 데이터 분석에 활용해 본 경험이 있으신 분
• 로그나 시계열처럼 양이 많은 데이터를 분석하거나 시각화해 본 경험이 있으신 분
• AI 코딩 도구로 처음 보는 코드베이스를 파악하거나 작업해 본 경험이 있으신 분
• Linux, Git, ROS를 써 본 경험이 있으신 분

[Control] 비상 회피·좁은 공간 주행을 위한 대안 기동 판단 연구

Control Unit 소개

Control Unit은 자율주행 차량이 계획된 경로를 정확하고 부드럽게 따라갈 수 있도록 조향과 가속·감속을 제어하는 소프트웨어를 개발합니다. 나아가 주변 차량과의 상호작용, 갑작스러운 위험 상황, 좁은 공간에서의 큰 방향 전환처럼 실제 도로에서 마주하는 어려운 순간에도 차량이 안전하고 일관되게 움직일 수 있도록, 제어와 판단의 경계에 있는 기술을 함께 연구합니다.

이런 업무를 담당해요

• 정해진 경로 외에 다른 차로나 원래 경로로 수렴하는 대안 기동 후보를 만들고, 차량 동역학과 조향 한계 관점에서 실행 가능한지 검토 (조향을 감고·유지하고·푸는 단계와 속도 조절의 조합, 기존 주행 공간 밖으로 나가는 기동 포함)
• 각 기동이 도로 경계와 차체 여유를 지키는지, 주변 차량·보행자에게 감당하기 어려운 위험을 떠넘기지 않는지 평가하는 기준 연구 (가려진 영역에서 갑자기 나타나는 경우는 보수적으로 고려)
• 돌발 위험 상황, 좁은 공간에서의 방향 전환 등 대표 상황의 시뮬레이션·주행 데이터에 적용해, 대안이 얼마나 자주 있는지와 무엇이 이를 제한하는지, 대안을 활용할 때 조향 안정성이 어떻게 달라지는지 분석
• 판정 결과(가능한 기동과 그 이유)를 시각화하고, 궤적 계획·제어 모듈과의 연계 방안 제안

이런 경험이 있으신 분을 찾아요

• Python으로 프로그래밍과 데이터 분석·시각화가 가능한 분
• 선형대수, 미적분, 기초 물리(운동학·동역학)를 이해하고 있는 분
• 문제를 수식으로 정의하고 시뮬레이션·실험으로 검증하는 과정에 관심 있는 분
• 논문을 읽고 직접 구현하며, 결과의 원인과 가정의 한계를 논리적으로 따져 보는 것을 좋아하는 분

필수는 아니지만 아래의 경험이 있으면 좋아요

• 자율주행·로보틱스·ADAS 등 차량 관련 프로젝트 경험
• 학부 연구, 캡스톤 등 비교적 긴 호흡의 기술 프로젝트 경험
• 차량 동역학·제어에 대한 이해, 또는 경로 계획(motion planning) 경험
• ROS / ROS 2 또는 자율주행 시뮬레이터 사용 경험, 자율주행 안전 검증(RSS 등)에 대한 관심

[System] 자율주행 SW 인터페이스 통합 테스트 자동화

자율주행 시스템 개발 Unit 소개

자율주행 시스템 개발 Unit은 RideFlux의 안전 철학을 바탕으로 자율주행 시스템 설계와 개발에 전념하는 팀입니다. 우리의 업무는 법규와 산업 표준을 준수하면서도 RideFlux가 추구하는 자율주행 기능과 요구사항을 정의하고, 그에 맞는 사양서 및 아키텍처를 개발하는 것입니다. 오랜 경력과 전문성을 바탕으로 자율주행 시스템의 안전성에 집중하며, 더 나은 제품을 위해 지속적인 혁신과 도전을 추구합니다. 또한 개발 프로세스의 투명성 및 추적성을 위해 다양한 부서와 원활한 의사소통으로 협업하고, 끊임없이 고민을 나누고 있습니다.

이런 업무를 담당해요

• 인터페이스 배포용 서버·웹 서비스·DB 환경 구축 및 기존 서비스 이전
• 자율주행 SW 아키텍처(SAD) 기반 인터페이스 DB 구현 및 배포 (Topic, Message, Service 등록·조회·변경, 의존성·변경 이력 관리)
• SAD Verification을 위한 통합 테스트 도구 개발, 변경 요청·릴리즈에 맞춰 인터페이스 정보 반영부터 테스트 실행·결과 보고까지 자동화하고 실제 SAD 릴리즈에 적용
• AI를 활용한 테스트 작성 지원, 결과 요약, 이슈 분석으로 확장

이런 경험이 있으신 분을 찾아요

• 컴퓨터공학, 소프트웨어공학, 전자공학 등 IT 관련 전공이신 분
• Python 또는 C++로 프로그램을 개발해 본 경험이 있고, Linux 기본 명령어를 다룰 수 있는 분
• 데이터베이스와 웹 서비스의 기본 개념을 이해하고 있는 분
• 소프트웨어 간 정보 교환 방식에 관심이 있고, 반복 작업 자동화에 흥미가 있는 분

필수는 아니지만 아래의 경험이 있으면 좋아요

• ROS 또는 ROS 2에서 Topic, Message, Service를 다뤄 본 경험
• 웹 서버·REST API 개발, 또는 SQL을 활용한 데이터베이스 설계·이전 경험
• 자동 테스트 작성, Docker·CI/CD 도구 사용, Git 협업 경험
• LLM API 또는 AI 에이전트를 활용해 개발·업무 과정을 자동화해 본 경험