2026 하반기 라이드플럭스 엔지니어 모집

오른쪽 '지원하기'를 눌러, 최대 2순위까지 지원해주세요. - 자율주행 AI 모델 Engineer - 자율주행 주행판단·경로계획 Engineer - 자율주행 차량 제어 Engineer - 자율주행 임베디드(ECU) SW Engineer - 자율주행 검증 플랫폼 Engineer (Full Stack) - 자율주행 검증 시뮬레이터 Engineer - 자율주행 차량 원격관제 Backend Engineer - 자율주행 사이버보안 Engineer

Perception Unit에서는 자율주행 차량의 센서(카메 라, 라이다, 레이더 등) 데이터를 활용해 자율주행 차량 주변의 객체를 정확히 인지할 수 있는 모델을 개발하고 있습니다. 수집된 데이터를 분석하고 학습 데이터를 구축 및 관리하며 이를 기반으로 센서 특성에 맞는 인지 모델을 개발하는 업무를 수행합니다.

- 카메라, 라이다, 차량 모션 정보 등 자율주행 차량의 다양한 센서 및 상태 정보를 활용하여 차량의 미래 경로를 예측하는 End-to-End 주행 모델 개발 - End-to-End 자율주행 기술 및 관련 최신 연구 동향을 분석하고 시스템에 적용 - 개발한 모델의 자율주행 시스템 적용 및 실차/시뮬레이션 환경에서의 검증 - 자율주행 환경에서 발생하는 모델의 문제를 분석하고 원인을 파악하여 개선

- Python에 익숙하고 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발 경험이 있으신 분 - 선형대수 / 확률 및 통계 / 공학수학 등 딥러닝 모델 개발에 필요한 수학적 지식을 갖추신 분 - 컴퓨터 과학의 기초 지식(자료구조/알고리즘)을 이해하고 활용할 수 있으신 분

- 자율주행 또는 ADAS 관련 프로젝트 경험이 있으신 분 - 카메라 / 라이다 / 레이더 등 센서 데이터를 활용한 모델 개발 경험이 있으신 분 - 실제 자율주행 차량의 데이터 수집 및 주행 실험, 모델 검증 경험이 있으신 분 - 논문이나 최신 기술을 분석하고 이를 실제 모델 개발에 적용해본 경험이 있으신 분

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.

- 객체 행동 예측: 인지 데이터를 바탕으로 주변 차량, 보행자, 자전거 등 동적 장애물의 미래 이동 궤적과 주행 의도(차로 변경, 정차 등)를 예측하는 모델 개발 - 행동 판단: 인지 및 예측 데이터를 바탕으로 차로 변경, 교차로 우선권 판단, 장애물 회피 등 상황별 차량의 주행 의사결정 알고리즘 개발 - 경로 생성: 승차감과 차량 동역학을 고려하여 안전하고 부드러운 최적의 주행 궤적 설계 - 실시간 최적화: 제한된 컴퓨팅 환경 내에서 실시간으로 동작하도록 알고리즘 성능 개선 및 경량화 - ML 시스템 통합: 학습 기반 모델의 출력을 기존 플래닝에서 활용하는 방안 설계 및 학습 데이터 구축 - 검증 및 안정화: 시뮬레이션 환경에서의 플래닝 모듈 테스트, 디버깅

- 기초 공학 지식(자료구조 / 알고리즘 / 최적화 / 선형대수 등)이 있으신 분 - C++에 익숙하신 분

- Linux 환경 기반의 개발 및 ROS/ROS2 사용 경험이 있으신 분 - 로보틱스, 자율주행 관련 SW 개발 경험이 있으신 분 - Modern C++(C++14/17 이상)을 사용해 개발해 보신 분 - 최적화, 탐색, 그래프 알고리즘을 실제 문제에 적용해 보신 분 - 확률 모델이나 머신러닝을 다뤄보신 분

Control Unit은 계획된 경로를 기반으로 자 율주행 차량이 안전하고 편안하게 주행할 수 있도록 하는 제어 S/W를 개발합니다. 또한, 자율주행 차량의 위험을 최소화하고 긴급 회피 기동을 수행하는 역할을 담당합니다. 제어 S/W의 성능, 승차감 및 안전성을 극대화하기 위해 실제 자율주행 차량과 밀접하게 협력하는 유닛입니다. 차량 안전을 최우선 가치로 자율주행 S/W가 계획한 결과를 실제 차량의 움직임으로 완벽히 구현해내는 것을 목표로 합니다.

- 차량 모션 계획: 계획된 경로와 주행 상황을 바탕으로, 차량 동역학과 주행 안정성 한계를 고려하여 안전하고 부드러운 주행 궤적을 실시간으로 생성하는 알고리즘 개발 - 차량 종/횡방향 제어: 계획된 궤적을 정확하게 추종하는 종방향 및 횡방향 제어기 개발. 다양한 주행 상황과 차량 조건에서 승차감과 안전성을 동시에 만족하도록 제어 성능을 설계하고 개선

- 기초 공학 지식(최적화/선형대수/확률통계/수치해석 등)을 바탕으로, 실제 문제를 수식으로 정식화하고 풀어본 경험이 있으신 분 - 최적화 문제(Convex Optimization, QP, 수치 최적화 등)를 직접 설계하고 풀어본 경험, 또는 머신러닝 모델을 직접 설계·학습·평가해 본 경험이 있으신 분

- 실시간 최적화 기반 제어/계획을 직접 구현하고, 제한된 연산 환경에서 실시간 성능까지 확보해 보신 분 - 강화학습·모방학습 등 학습 기반 제어·계획 알고리즘 연구/구현 경험, 또는 시스템 식별·PyTorch 등을 활용한 데이터 기반 모델링 경험이 있으신 분 - L2 ADAS S/W 개발 경험 또는 시스템 전반에 대한 이해도가 높으신 분 - 차량 동역학 및 제어에 대한 이해와 실무 적용 경험이 있으신 분 - Linux 환경 기반의 개발 및 ROS/ROS2 사용 경험이 있으신 분

ECU 유닛은 자율주행 도메인 제어기와 차량 간의 신뢰성 높은 통신 및 제어 인터페이스를 구현하며, 차량별 액츄에이터 특성에 대응하기 위한 보조 제어 기능을 제공합니다. 또한 효율적이고 확장 가능한 소프트웨어 아키텍처를 기반으로, 높은 안정성과 신뢰성을 갖춘 ECU(MCU)를 설계·개발합니다.

- 차량용 Embedded System SW 개발 - 자율주행 시스템과 차량 사이를 연결하는 gateway/routing system 개발 - In - Vehicle communication interface 개발 - MCU 기반 device driver, HAL 개발 - DCU 아키텍처 설계

- C/C++로 개발이 가능하신 분 - CAN/CAN FD/차량용 이더넷 등 차량 통신 네트워크를 이해하고 계신 분 - Microcontroller와 Embedded System의 기본 구조를 이해하고 계신 분 - RTOS - Device Driver - CAN, PWM, DIO, ADC, EEPROM - 차량용 DCU HW에 대한 이해도가 있으신 분

- 차량 CAN 메시지 또는 Signal을 분석해 본 경험이 있으신 분 - 요구사항 및 Test Case 작성, SIL/HIL 등 차량 시험 프로세스에 대한 기본적인 이해가 있으신 분 - UDS 진단 통신에 대한 기본 지식이 있으신 분 - Classic AUTOSAR의 구조와 주요 구성요소에 대한 기본 지식이 있으신 분 - Schematic을 읽거나 전자회로를 분석해 본 경험이 있으신 분

제대로 된 테스트 없이 자율주행 SW를 만들 수는 없습니다. V&V SW 유닛은 라이드플럭스의 자율주행 SW가 안전하게 개발될 수 있도록 검증 SW를 만들고 고도화해나가는 곳입니다. 이곳에서 SW 엔지니어는 검증 프로세스에 사람의 개입이 적게 유지되도록 자동화 파이프라인을 만들고, 자율주행 SW를 개발하는 엔지니어가 이슈 상황을 파악하고 개발 후 검증을 편리하게 할 수 있도록 도움을 주는 SW를 만듭니다. V&V SW 유닛에선 주어진 환경과 도구를 영리하게 활용해 복잡한 문제를 풀어낼 수 있는 SW 엔지니어를 기다리고 있습니다.

- 자율주행 SW 엔지니어의 검증 과정을 이해하고, 반복 작업이나 불편을 해결하는 V&V Platform을 개발합니다. - 검증 시나리오 작성·관리·실행, 결과 비교, 주행 로그 분석 및 재현을 위한 V&V Platform 기능을 설계하고 개발합니다. - 문제에 따라 React/TypeScript 기반 웹 클라이언트, docker/Python 기반 서버, 데이터베이스와 외부 시스템 연동을 함께 다룹니다. - 브라우저, 네트워크, 데이터 처리, 시뮬레이션 Worker 등 여러 영역에 걸친 문제의 원인을 추적하고 재발을 방지합니다. - 개발한 기능을 사용자에게 전달하고, 실제 사용 피드백을 바탕으로 빠르게 개선합니다. - 검증 과정에서 사람의 개입이 필요한 부분을 찾아 자동화하고 운영 안정성을 높입니다.

공통 - AI 코딩 도구(Claude Code, Codex 등)를 적극적으로 활용해 구현 속도를 높이면서도, 시스템의 확장성과 안정성을 직접 책임질 수 있으신 분 - TypeScript/JavaScript, Python 또는 이에 준하는 프로그래밍 언어 하나 이상을 능숙하게 사용할 수 있으신 분 경력 지원자에게 요구되는 추가 경험 - 소프트웨어를 직접 설계하고 구현해 실제 사용자에게 전달하거나, 지속적으로 개선해 본 경험이 있으신 분 - 코드, 로그, 데이터 등 근거를 바탕으로 복잡한 문제의 원인을 단계적으로 좁혀갈 수 있으신 분 - 특정 프레임워크 사용법뿐 아니라 네트워크, 데이터베이스, 동시성 등 소프트웨어의 기본 원리를 바탕으로 문제를 이해하려는 분 신입 지원자의 경우 수업, 개인 프로젝트, 오픈소스, 인턴 등 경험의 형태는 중요하지 않습니다. 어떤 문제를 맡았고 어떻게 판단하여 해결했는지를 중요하게 봅니다.

- React/TypeScript로 복잡한 UI를, Python으로 서버·자동화 도구를 개발해 본 경험이 있으신 분 - 지도, 시계열, 영상, 2D/3D 데이터 등 대용량·고빈도 데이터를 시각화한 경험이 있으신 분 - 비동기 작업, Worker, 분산 시스템 또는 장시간 실행되는 작업을 안정적으로 운영해 본 경험이 있으신 분 - Linux, Docker, CI/CD 환경에서 개발하거나 장애를 분석한 경험이 있으신 분 - 개발자 도구·사내 플랫폼·업무 자동화 제품, 또는 로보틱스·자율주행·시뮬레이션 관련 제품을 만들어 본 경험이 있으신 분

제대로 된 테스트 없이 자율주행 SW를 만들 수는 없습니다. V&V SW 유닛은 라이드플럭스의 자율주행 SW가 안전하게 개발될 수 있도록 검증 SW를 만들고 고도화해나가는 곳입니다. 이곳에서 SW 엔지니어는 검증 프로세스에 사람의 개입이 적게 유지되도록 자동화 파이프라인을 만들고, 자율주행 SW를 개발하는 엔지니어가 이슈 상황을 파악하고 개발 후 검증을 편리하게 할 수 있도록 도움을 주는 SW를 만듭니다. V&V SW 유닛에선 주어진 환경과 도구를 영리하게 활용해 복잡한 문제를 풀어낼 수 있는 SW 엔지니어를 기다리고 있습니다.

- 자율주행 Planning, Control 로직을 검증하기 위한 시나리오 시뮬레이터 로직을 개발합니다. - 시뮬레이션 실행 요청, 상태 관리, 결과 저장, 리포팅을 담당하는 플랫폼 백엔드 로직을 개발합니다. - 시나리오 실행 결과, observer 판정, 로그, 산출물을 분석하여 실패 원인을 추적할 수 있는 도구와 워크플로우를 개선합니다. - 자율주행 SW 개발자가 코드 수정 전후 검증을 쉽게 수행할 수 있도록 CLI, API, 자동화 파이프라인을 개발합니다.

- AI 코딩 도구(Claude Code, Codex 등)를 적극적으로 활용해 구현 속도를 높이면서도, 시스템의 확장성과 안정성을 직접 책임질 수 있으신 분 - C++ 또는 Python 코드베이스에서 기능을 구현하거나 버그를 수정할 수 있으신 분

- 차량 시뮬레이터를 OpenScenario 등의 시나리오로 실행해본 경험이 있으신 분 - 자율주행 planning/control 시스템을 다뤄본 경험이 있으신 분 - ROS 1 또는 ROS 2 기반 시스템을 사용하거나 디버깅해본 경험이 있으신 분 - Docker 기반 개발/실행 환경을 구성해본 경험이 있으신 분 - AI 코딩 도구와 함께 개발하면서 코드 리뷰와 테스트로 품질을 관리해본 경험이 있으신 분

Infra SW Unit은 자율주행 차량과 연결된 외부 시스템 전반의 소프트웨어를 구축·개발합니다. 자율주행 차량 원격 모니터링, 맵 배포 및 구축 시스템, 테스트를 위한 시뮬레이션 환경 등 자율주행 서비스 운영에 필요한 인프라를 만들며, 다양한 Unit과 긴밀하게 협업하며 자율주행에 필요한 서비스를 구축·개발할 수 있도록 돕는 역할도 함께 수행합니다. 라이드플럭스는 자체 자율주행 소프트웨어가 탑재된 차량을 보유하고 있으며, 이 차량들과 실시간으로 통신하며 정보를 주고받고 필요시 직접 관제하는 원격서버인 '원격 운영 환경'과 'Fleet Management System'을 만드는 것이 이 포지션의 핵심 업무입니다. 차량과의 통신 방식이 계속 변화하고 늘어나는 상황에서도, 서버가 안정적이고 지연 없이 차량과 소통할 수 있도록 발전시켜나가고 있습니다.

- 자율주행 시스템과 외부 솔루션이 연계 가능한 원격 운영 환경을 개발합니다. - 다수의 차량과 다양한 프로토콜로 실시간 통신하는 서버를 안정적이고 낮은 latency로 운영할 수 있도록 설계·개선합니다. - 기능 확장 요구에 따라 신규 기능을 개발하고, 코드 리팩토링을 수행합니다. - 원격 운영 환경에 있는 서버들의 보안을 위해 서버에 적절한 보안 시스템을 구축합니다.

- C++ / Python / JS(TS) 등 Object-Oriented Programming 을 이해하고 활용할 수 있으신 분 - 전자공학, 컴퓨터공학 등 관련 분야를 전공하셨거나, 이에 준하는 실무 경험이 있으신 분

- Threading이나 asynchronous 등 concurrency 개념을 이해하고 계신 분 - Docker, Kubernetes, AWS 등 클라우드 인프라 환경에 대한 이해나 운영 경험이 있으신 분 - Envoy, Apache, Nginx 등 네트워크 프록시나 HTTP2.0, WebSocket, gRPC, RTSP 등 통신 프로토콜에 관심이 있으신 분 - VPN, Firewall, OAuth, RBAC 등 네트워크 및 앱 시스템 보안에도 관심 있으신 분 - Linux 사용 경험이 있으신 분

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.

- 자율주행 보안 거버넌스 체계를 설계·운영하고, 국내외 규제 분석을 바탕으로 보안 활동을 기획·주도합니다. - ISO/SAE 21434 기반 체계를 적용하고, TARA/HARA 등 보안·안전 연계 분석을 수행하여 보안 요구사항을 시스템 아키텍처와 개발 프로세스에 반영합니다. - 제품 승인에 필요한 핵심 증적 구조를 설계하고, 보안 활동·증적 생성을 자동화하는 Workflow와 Toolchain을 구축합니다. - 유관 부서와 협업하여 보안 요구사항을 개발 프로세스에 자연스럽게 내재화합니다. - 기능안전(ISO 26262), SOTIF(ISO 21448)과 연계한 통합 리스크 관리 체계를 고도화하고, OTA·Remote Operation·Cloud 등 차세대 아키텍처에 맞는 안전·보안 전략을 수립합니다. - 사내 사이버보안 표준화 체계를 정립하고 장기적인 보안 역량을 구축합니다.

- 박사졸업(예정) 또는 4년 이상의 사이버보안 업무 경력이 있으신 분 - ADS/ADAS 아키텍처 또는 차량 전장 아키텍처에 적용한 사이버보안 설계 및 개발 경험이 있으신 분 - UN R.155 또는 ISO 21434 를 고려한 제품 개발 경험이 있으신 분 - 자율주행 시스템 구성을 위한 차량 및 센서에 대해 이해하고 있으신 분

- 국제 표준(ISO 26262, ISO 21448 등) 고려한 제품 개발 경험이 있으신 분 - ASPICE 프로세스 기반 사양서 설계 또는 SW 개발 경험이 있으신 분 - Matlab/Simulink 또는 C++ 언어로 개발 프로젝트 경험이 있으신 분 - 요구사항 관리 도구, Agentic AI 기반 업무 자동화, DevOps/CI-CD/SDV 등 최신 개발 프로세스와 도구에 대한 이해가 있으신 분