[디지털 트윈/시뮬레이션] Unreal Engine Specialist

• 자율주행차뿐 아니라 UAM(도심 항공), 드론, 로봇, 국방 무인 시스템까지 커버하는 차세대 모빌리티 시뮬레이션에 집중

• HD Map 기반 고정밀 디지털 트윈(실세계와 10cm 이내 오차) 을 구현해, 실제 도로·도시 환경을 그대로 가상에서 재현하는 플랫폼 — 대량 시나리오 검증에 최적화

• 국제 모빌리티 테스트 표준화 연합(IAMTS) 가입(2024년), 자율주행 검증 표준 논의 주도

• 서울시·Naver Cloud·KATRI와서울 버추얼 자율주행 챌린지 운영 및 NAVER·현대차·카카오벤처스 등으로부터 누적 약 300억 원 규모 투자 유치

• KAIST 자율주행 연구진 출신 창업 팀이 2018년에 설립, 자율주행·미래 모빌리티 시뮬레이션에만 집중해 온 기업

• 포브스코리아 ‘대한민국 AI 50’ 선정

📌 근무지: 강남 삼성역 인근

📌 처우: 면접 후 협의

핵심 미션: 

"아키텍처 설계를 언리얼 엔진 환경에서 가장 효율적이고 빠르게 구현하며, 엔진의 기술적 한계를 극복(Workaround)하여 최상의 퍼포먼스를 보장"

•Architecture Realization: Architect가 설계한 모듈 구조와 인터페이스를 실제 언리얼 C++ 및 블루프린트로 구현.

•Rapid Prototyping to Production: 기획팀의 요구사항을 상용화 가능한 수준의 코드로 빠르게 개발

•Technical Feasibility Check: 기획 단계에서 "이 기능이 언리얼에서 가능한가?"에 대해 "가능하지만 비용이 비싸다" 혹은 "엔진 기능을 우회하면 가능하다"는 식의 구체적 판단 제공.

•Engine Limitation Overcome: 언리얼 엔진 버그나 기능적 제약으로 구현이 막혔을 때, 엔진 소스 코드를 분석하거나 우회 기술(Workaround)을 찾아내어 기능 구현.

•Profiling & Tuning: CPU/GPU 병목 지점을 찾아내고, 드로우콜(Draw Call), 메모리 사용량, 렌더링 파이프라인 최적화 수행.

•Resource Management: 텍스처, 모델링, 쉐이더 등 리소스 로딩 방식 관리 및 최적화 가이드라인 수립.

• 경력 5년 이상

• 대학교졸업(4년)이상