Multi-Agent Path Finding Engineer (MAPF) [경력]

주요업무

★미션 완수를 향한 여정은 아래와 같아요(주요 업무)
MAPF 알고리즘 설계 및 구현: 다수 로봇이 동시에 이동하는 환경에서 충돌 없는 최적 경로를 계산하는 Multi-Agent Path Finding 알고리즘을 설계·구현하고, 작업이 연속적으로 유입되는 Lifelong MAPF 환경에 맞게 최적화합니다.
멀티 로봇 트래픽 제어: 교차로, 협로, 단방향 구간 등에서 경로·우선순위·구역 점유(Reservation)를 고려한 트래픽 제어 로직을 설계하고 구현합니다.
충돌·교착·병목 방지: 로봇 간 경로 충돌, 교착 상태(Deadlock), 병목 구간을 사전에 예방하고, 발생 시 신속하게 해소하는 안전하고 강건한 계획 로직을 개발합니다.
동적 재계획: 로봇이 보고하는 지연, 정지, 경로 차단 정보와 신규 작업 투입 등 현장 상황 변화를 반영해, 전체 로봇의 이동 계획을 실시간으로 유지·재조정하는 구조를 설계합니다.
AI·데이터 기반 트래픽 최적화: 실시간 로봇 상태 및 운영 데이터를 활용해 이동 예측, 혼잡 완화, 처리량 향상을 위한 최적화 로직을 개발합니다.
시뮬레이션 및 실환경 검증: 대규모 시뮬레이션과 실제 로봇 환경에서 알고리즘 성능을 검증하고 지속적으로 튜닝합니다.
운영 지원: 현장에 적용된 트래픽 제어 시스템의 이슈를 분석하고 안정성과 효율을 개선합니다.

자격요건

★이런 분과 잘 맞아요(자격 요건) 😍
경력: 멀티 로봇, AMR/AGV 또는 다중 에이전트 환경에서 MAPF, 다중 로봇 경로 계획, 트래픽 제어 관련 실무 경험 3년 이상
학력: 컴퓨터공학, 로보틱스, 전자공학, 산업공학 등 관련 학과 학사 이상
언어: C++(필수), Python(경험)
기본 지식: 자료구조, 알고리즘 설계, 그래프 기반 경로 탐색(A*, Dijkstra 등) 및 탐색 기반 계획 기법에 대한 탄탄한 이해
MAPF 이해: CBS, PBS, PIBT 등 대표적인 MAPF 알고리즘에 대한 이해 및 구현 경험
수학적 이해: 그래프 이론, 조합 최적화, 상태 공간 탐색에 대한 이해

우대사항

★아래 경험이 있다면 더 좋아요(우대 사항) 🙌
대규모 MAPF: 수백 대 이상 규모의 MAPF 또는 Lifelong MAPF 문제를 다뤄본 경험
실환경 적용: AMR/AGV 등 대규모 멀티 로봇 트래픽 제어 시스템의 현장 적용 경험
실행 지연 대응: 로봇의 지연·불확실성을 고려한 MAPF 계획 실행(Action Dependency Graph 등) 경험, 로봇의 회전·가감속 시간을 반영한 MAPF 경험
AI 기반 개발: 강화학습·머신러닝 기반 MAPF, 이동 예측, 혼잡도 예측 모델 개발 경험
최적화 라이브러리: OR-Tools, Gurobi, CPLEX 등을 활용한 경로 계획·트래픽 제어 경험
고성능 계획 시스템: 대규모 로봇 환경에서 저지연으로 동작하는 실시간 계획 시스템 개발 경험
관제 연동 이해: VDA5050 등 관제 프로토콜의 경로(Node/Edge) 구조에 대한 이해
연구 실적: ICAPS, AAAI, IJCAI, ICRA, IROS 등 관련 학회 논문 또는 MAPF 대회 참여 경험
관련 전공 석사 이상: 로보틱스, 컴퓨터공학, 산업공학 등 관련 전공 석사 이상

복지 및 혜택

[안정적인 일상을 위해 투자합니다]

• 끼니걱정 없는 식대 지원, 무제한 커피/간식 제공 등 안정적이고 쾌적한 근무 환경을 위해 지원합니다.

[국제 학술대회 및 전시회 참관 지원]

• 우수 근무자 또는 직무 관련 필요에 따라 선발하여, 업무 역량 강화와 최신 기술 트렌드 학습을 위해 국제 학술대회 및 전시회 참관을 지원합니다.

[본인의 아이디어를 특허로!]

• Riibotics는 직무발명제도를 운영하여, 업무를 하면서 떠오른 아이디어를 특허로 만들 수 있도록 지원합니다.

자세한 내용은 사이트를 참고해주세요
https://www.riibotics.io/

채용절차 및 기타 지원 유의사항

★리보틱스와의 만남을 기대해 보아요!(근무 형태 및 지원절차)
근무형태: 정규직
근무시간: 오전 9시~ 오후 6시(*출근시간 조율 가능)
채용 절차: 서류전형 > 코딩테스트(개발직군) > 1차 인터뷰> 2차 인터뷰 > 레퍼런스 체크(필요시) > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
※ 진행 상황에 따라 전형이 변동 될 수 있음

★ 우리는 여기에 모여요(근무지)
메인 근무지: 시흥 연구소 혹은 서울 오피스 중 선택 가능
※ 시흥 연구소: 경기 시흥시 배곧2로 82 서울대학교 시흥캠퍼스미래모빌리티연구동
※ 서울 오피스: 서울특별시 강남구 테헤란로 217 오렌지플래닛 2층

★이제 리보틱스와 연결하러 가볼까요?(지원 방법)
제출서류: 이력서(필수) 포트폴리오(선택) * 포트폴리오의 경우, 프로젝트/Github 등 포함 시 우대
서류 검토 후 합격자에 한하여 인터뷰 진행

기업/서비스 소개

★리보틱스의 핵심 ​멤버가 되어 주세요 ​
최고의 ​성능, 극강의 ​강건성, 그리고 안정성을 ​모두 갖춘 ​로봇 ​시스템을 함께 ​만들어갈 ​엔지니어를 ​모십니다.

MAPF Engineer는 수십~수백 ​대의 ​로봇이 좁은 공간을 ​동시에 ​누비는 ​현장에서, 각 로봇이 ​어떤 길로, ​어떤 ​순서로 이동해야 ​서로 충돌하거나 ​막히지 ​않고 가장 효율적으로 ​움직일 수 ​있는지를 계산합니다. 개별 로봇의 주행 제어나 행동 판단을 넘어, 현장 전체 로봇의 흐름을 설계하고 시뮬레이션부터 실제 현장까지 그 성능을 극대화할 엔지니어를 기다립니다.