[제조물류지능화] AMR 자율제어 미들웨어 개발 및 시스템 통합 매니저 (경력·정규직·학사)

• ROS2 기반 AMR 미들웨어 설계 및 개발
• 관제시스템(Fleet Management System)과 로봇 제어 소프트웨어 간 통신 인터페이스 설계
• 로봇 ↔ 관제 간 데이터 파이프라인 구축 및 최적화 (메시지 큐, 프로토콜 설계)
• 멀티로봇 협업 제어를 위한 미들웨어 지능화 모듈 개발
• Navigation, Perception, Localization 등 각 서브시스템과의 통합 인터페이스 정의 및 관리
• 관제 서버 - 엣지 컴퓨팅 - 로봇 간 3-tier 아키텍처 설계 및 통합 검증
• REST API / gRPC / DDS 기반 서비스 통합 설계
• 현장 설비(PLC, 컨베이어, 도어, 엘리베이터 등) 연동 인터페이스 개발
• 멀티 센서(LiDAR, 카메라, IMU 등) 및 진단 데이터(모터, 배터리, 통신 로그 등)를 수집하고, rosbag과 로봇 실행 로그를 학습/평가용 표준 episode 또는 dataset으로 변환하는 파이프라인 구축
• 데이터 schema, metadata, version, lineage 관리 및 timestamp, coordinate frame, calibration, sensor completeness 등 데이터 정합성 검증
• 데이터 누락, 센서 지연, TF 오류, calibration 이상 및 비정상 상태 탐지 체계 개발
• 로봇의 성공/실패/edge case를 기준으로 한 데이터 큐레이션 파이프라인 개발
• 로그와 코드 수준의 장애 재현/진단 도구 개발
• 관제 시스템의 task, mission, route, state transition, timeout, retry 로그를 로봇 데이터와 연결한 end-to-end 원인 분석
• 데이터셋, AI 모델, 로봇 설정, 소프트웨어 버전 및 실험 결과의 lineage를 관리
• 인지 모델(객체 인식, 장애물 감지) 및 진단 모델(고장 예측, LLM 기반 Recovery)의 학습·검증·배포 workflow 자동화
• AI 모델의 로봇 runtime 통합 및 latency, throughput, resource usage, failure mode 분석
• 모델 성능 모니터링, drift 감지 및 버전 관리
• LLM 기반 Recovery 모델의 피드백 루프 및 자동 재학습 파이프라인 구현
• 필드 센서/진단 데이터 수집 → 모델 학습/개선 → AMR 배포 → 성능 평가로 이어지는 Data Flywheel 순환 구조 설계 및 자동화
• AI 에이전트 기반 로봇 자율운영 로직 설계 및 구현
• 임무 스케줄링, 동적 경로 재할당, 예외 상황 자율 복구 기능 개발
• LLM/Rule-based Hybrid 방식의 자율의사결정 모듈 연구/개발
• 실시간 상태 모니터링 및 이벤트 기반 자율 대응 시스템 구축
• 시스템 장애 감지 및 자동 복구 메커니즘 구현
• 연구용 prototype과 반복적인 수작업 분석을 지속 가능한 소프트웨어/도구로 전환