stradvision
Sr. Control Algorithm Engineer, Multi-Camera Vision Control
정규직(풀타임)대면근무하드웨어·임베디드연구·R&DAI·머신러닝
AI 요약
STRADVISION에서 자율주행/ADAS용 차량 제어 알고리즘과 차량 동역학 모델 개발을 담당할 시니어 컨트롤 엔지니어를 채용합니다. MPC 등 현대 제어 이론 기반의 횡·종 제어기 설계·튜닝, 고충실도 차량 모델링 및 시스템 식별, EKF/UKF 같은 상태 추정기 구현, 임베디드 C++로의 구현 및 ECU/CAN 연동, E2E(End-to-End) 학습 기반 제어 출력을 안전하게 감시·제한하는 'Guardian' 컨트롤러 연구·개발 및 검증을 수행합니다. ML팀·하드웨어팀 등과 협업하고 주니어 엔지니어 멘토링 역할도 포함됩니다.
주요 업무
고성능 종·횡 제어기 설계·구현·튜닝(MPC 중점), 고충실 차량 동역학 모델 개발 및 시스템 식별, 딥러닝 기반의 적응형 제어 로직 연구·적용, EKF/UKF 등 상태 추정기 설계·구현, ECU·센서·액츄에이터(CAN/Ethernet 등) 연동 및 차량 내 튜닝/검증, E2E 모델 출력의 안정성 보장을 위한 후처리·안전 'Guardian' 컨트롤러 연구·개발, E2E 학습과 물리 제약 통합(미분 가능한 물리모델 등), 제어 품질 지표 정의 및 평가, 타 기능(ML/통합/하드웨어/QA)팀과 협업, 주니어 엔지니어 멘토링.
자격 요건
필수: 석사 또는 박사(기계/전기/항공/로보틱스 등 관련), 차량/로봇/항공 분야에서 동적 시스템 제어기 설계 경력 7년 이상, 현대 제어 이론(상태공간, LQR, MPC) 및 고전 제어(PID) 전문지식, MATLAB/Simulink 숙련, 임베디드 구현을 위한 고급 C++ 능력, 차량 동역학 및 모델링 이해. 우대: 실제 차량에 컨트롤러 배포 경험(SIL/HIL 포함), ISO 26262 이해, CAN/FlexRay/Automotive Ethernet 등 통신 프로토콜 경험, 시스템 식별 기법 경험, 수치 최적화 및 제어 응용 경험.
기술 스택
Model Predictive Control (MPC)LQR상태공간 모델PIDExtended Kalman Filter (EKF)Unscented Kalman Filter (UKF)MATLAB/SimulinkC++ (임베디드)CANFlexRayAutomotive EthernetSIL/HIL 테스트시스템 식별수치 최적화차량 동역학 모델링딥러닝 기반 시스템 식별/적응제어ECU/센서/액추에이터 인터페이스