포티투닷(42dot) - Senior Control System Engineer (자율주행)

회사 소개

We are looking for the best

AD Division의 Senior Control Systems Engineer는 Autonomous Driving System의 핵심 제어기 및 Motion Planning 알고리즘을 설계, 구현 및 최적화합니다. 제어 이론에 대한 수학적 기반 지식과 차량 동역학에 대한 깊은 이해를 바탕으로, 실제 차량 환경에서 안정적이고 신뢰성 있는 제어 성능을 구현하는 역할을 수행합니다. 또한 Planning, AI, Systems Engineering 팀과 긴밀히 협업하여 Learning-based Policy와 전통적인 제어 알고리즘을 통합하고, 차세대 Physical AI 기반 Autonomous Driving System 개발에 기여합니다.

The Senior Control Systems Engineer in the AD Division is responsible for designing, implementing, and optimizing core controllers and motion planning algorithms for autonomous driving systems. This role requires a strong mathematical foundation in control theory and a deep understanding of vehicle dynamics to deliver reliable and robust control performance in real-world environments. You will work closely with planning, AI, and systems engineering teams to integrate learning-based policies with traditional control systems and contribute to the development of next-generation physical AI-powered autonomous driving systems.

주요 업무

• MPC, LQR/LQG, SMC, PID 등 고급 제어 알고리즘 설계, 시뮬레이션 및 배포
• 비선형 물리적 제약 조건 환경에서 실시간 Trajectory Optimization 문제 정의 및 해결
• ROS2 기반 실시간 및 안전 중심 C++ 소프트웨어 개발
• Planning 결과물, RL/IL 기반 Policy, Filtering 알고리즘을 제어 시스템에 통합
• 실차 환경에서 제어 성능 검증 및 파라미터 튜닝 수행
• 차량 안정성, 승차감 및 안전성 향상을 위한 제어 시스템 최적화

• Develop, simulate, and deploy advanced control algorithms including MPC, LQR/LQG, SMC, and PID
• Formulate and solve real-time trajectory optimization problems under nonlinear physical constraints
• Develop deterministic, real-time, and safety-critical software using C++ and ROS2
• Integrate planning outputs, RL/IL-based policies, and filtering algorithms into the control architecture
• Validate control performance and tune parameters on vehicle hardware platforms
• Optimize control systems to maximize vehicle stability, ride comfort, and safety

자격요건

• 제어공학, 전기공학, 기계공학, 자동차공학, 로봇공학 또는 관련 분야 석사 학위 이상과 3년 이상의 경력 또는 이에 준하는 실무 경험
• MPC, LQR/LQG, SMC, PID 등 제어 이론에 대한 이해 및 선형·비선형 시스템 모델링 경험
• C++ 기반 임베디드 및 실시간 소프트웨어 개발 경험
• ROS2 또는 유사 Middleware 환경에서의 개발 경험
• Automotive 또는 Robotics 분야에서 실제 Hardware Actuator 제어 및 양산 수준 배포 경험

• Master’s degree or higher in Control Engineering, Electrical Engineering, Mechanical Engineering, Automotive Engineering, Robotics, or a related field with 3+ years of professional experience, or equivalent industry experience
• Strong understanding of control theory, including MPC, LQR/LQG, SMC, and PID, with experience in linear and nonlinear system modeling
• Proficiency in embedded and real-time software development using C++
• Experience developing within ROS2 or similar middleware environments
• Proven experience controlling and tuning physical actuators in automotive or robotics systems through production deployment

우대사항

• 제어공학, 로봇공학 또는 관련 분야 박사 학위
• CasADi, OSQP, Ipopt 등 수치 최적화 Solver 활용 경험
• 실시간 QP/NLP 최적화 문제 설계 및 구현 경험
• 상용 수준 Motion Planning 및 State Estimation Filter에 대한 높은 이해도
• RL 또는 IL 기반 제어 정책과의 협업 또는 통합 경험
• Generative AI, RL/IL 기반 Policy와 전통적 제어 시스템을 결합한 경험
• CDC, ACC, ICRA, IROS 등 제어·로보틱스 분야 Top-tier 학회 또는 저널 논문 게재 경험
• ISO 26262, MISRA C++ 등 Automotive/Robotics 안전 및 코딩 표준에 대한 이해

• Ph.D. in Control Theory, Robotics, or a related engineering discipline
• Hands-on experience with numerical optimization solvers such as CasADi, OSQP, or Ipopt
• Experience formulating and solving real-time QP/NLP optimization problems
• Deep understanding of production-grade motion planning and state estimation algorithms
• Experience integrating or collaborating with RL or IL-based control policies
• Experience combining generative AI, RL/IL policies, and traditional control systems for safety-critical applications
• Publication record in top-tier control and robotics conferences or journals such as CDC, ACC, ICRA, or IROS
• Knowledge of automotive and robotics safety standards, including ISO 26262 and MISRA C++

기술 스택

Git Java Rust AWS Go Spring Framework

복지 및 혜택

[42dot만의 업무 몰입 프로그램]
https://42dot.ai/careers/program

지원 방법

원티드에서 지원하기