(Open) Research Engineer (Spatial AI)

직군 소개 - Research Engineer (Spatial AI)

"인간처럼 공간을 이해하고 위치를 추론하는 AI 시스템을 연구개발하는" 직군입니다.

WoRV(World model for Robotics and Vehicle control)팀의 Spatial AI Research Engineer는 산업 현장에 배치된 로봇이 카메라 센서를 활용해 자신의 위치를 파악하고 지도를 생성하는 기술을 연구합니다. 더 나아가, 인간처럼 주변 환경과 자신의 위치를 추론할 수 있는 모델을 연구·개발하는 것을 목표로 합니다.

현재 Spatial AI Research 팀에서는 다음 세 가지 핵심 과제를 중심으로 연구/개발을 진행하고 있습니다.

Human-like Localization 시스템 구축
- 인간이 약도나 추상적인 지도 정보를 보고 자신의 위치를 추론하는 방식처럼, 로봇도 추상적인 약도나 환경정보를 바탕으로 위치를 인간처럼 추론할 수 있는 시스템을 개발합니다.
- 현재 OrienterNet 기반의 human-like localization 기술을 연구하고 있으며, occupancy map 기반의 위치 추정 시스템을 개발 중입니다.
Human-Like Exploration 시스템 구축
- 사전에 제작된 지도 없이도 주변 환경을 이해하고 자율주행을 수행할 수 있는 모델내재적 Mapping + Localization + Navigation 시스템을 연구합니다.
- 단순한 위치 추정을 넘어서, 환경의 구조와 의미를 이해하고 행동에 활용하는 Spatial AI 능력을 갖춘 시스템을 개발합니다.
End-to-End SLAM
- 기존의 modular, rule-based SLAM 시스템의 한계를 넘어 단일 모델로 통합된 end-to-end SLAM을 개발합니다.
- Dense SLAM, Foundation Model 기반 위치 추정, Visual Localization & Relocalization 등의 기술을 통합하여 더욱 강건하고 정확한 시스템을 구축합니다.

전폭적인 연구 지원

초고성능 GPU 클러스터: CORE(Compute-Oriented Research Environment) 보유 [CORE 소개]
- 연구용 On-premise DGX H100 12대(H100x96), A100 30대 이상, V100 10대 이상 운용중
sim/real 모두에서 high-quality, all by human 주행 데이터를 얻을 수 있는 파이프라인 보유
- 연구 조직의 수요에 따라 맞춤형 데이터, annotation 무제한 제공
200시간을 넘는 약도 기반 주행 데이터 보유, 연구팀이 원하는 데이터 무제한 제공
NeurIPS, ICLR, CVPR, ECCV, IROS, ICRA 등 학회 참석 및 논문 투고 전폭적 지원
- 해외 저널 Accept시 학회 참가 비용 전액 지원
WoRV Tech Blog

Publications | maum.ai BRAIN Team

Open-Source Activities | maum.ai BRAIN Team

핵심 업무

Human-like Localization 시스템 연구개발
- OrienterNet, Map-relative Pose Regression 등 최신 기술을 활용한 인간 수준의 위치 추론 시스템 개발
- 약도, occupancy map 등 추상적 지도 정보를 기반으로 한 강건한 위치 추정 기술 개발
Foundation Model 기반 Spatial Understanding
- FM-Loc, AnyLoc, FoundLoc 등의 Foundation Model 기반 위치 추정 기술 연구
- VLM(Vision-Language Model)을 활용한 공간 이해 및 의미론적 매핑 시스템 개발
시뮬레이터와 실제 환경 모두를 이용한 실험 및 검증
- 실내외 다양한 환경에서의 성능 평가 및 최적화
- 산업 현장 요구사항에 맞춤 기술 개발 및 상용화 준비

필수 역량

문제를 주도적으로 정의하고 해결하는 데 열정이 있는 분