포지션 상세
물류·제조 자동화를 목표로 싱글암 및 양팔로봇에 적용 가능한 Physical AI 모델과 Robot Action Policy를 연구·개발합니다.
이 포지션은 물류·제조 시나리오에 특화된 VLA(Vision-Language-Action) 모델·로봇 액션 정책·Imitation Learning 기반 작업 학습 모델을 설계하고, 시뮬레이션과 실로봇 환경에서 성능을 검증·개선하는 역할을 맡습니다. 연구실 데모에 머무르지 않고, 실제 물류센터와 제조공정에서 로봇이 물체를 인식하고, 판단하고, 집고, 옮기고, 배치할 수 있도록 학습 기반 로봇 지능을 구현합니다. 시뮬레이션 환경에서 학습/검증한 모델을 실제 로봇에 적용하고, 실패 케이스를 분석하며 로봇 SW, 제어, 하드웨어, PM과 협업하여 현장 적용 가능한 Physical AI 시스템을 완성할 분을 찾습니다.
• 시연/실험 데이터 수집, 정제, 라벨링, 멀티모달 데이터셋 구성 및 학습 파이프라인 플랫폼 개발
• VLA, Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy 기반 싱글암/양팔로봇 행동 모델 설계·학습
• 학습된 모델의 Inference 모듈 개발 및 Perception, Planning, Control 시스템과의 연동
• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 모델 성능 평가, 실패 케이스 분석, Sim-to-Real 개선
• RGB-D, 멀티뷰 카메라, 로봇 상태, 엔드이펙터 상태, 작업 결과 등 멀티모달 데이터 기반 모델 학습
• 로봇 SW, 제어, 하드웨어, PM과 협업하여 현장 적용 가능한 Physical AI 시스템 구현
• 경력: 무관 (신입 지원 가능)
• Python 및 PyTorch/JAX 기반 ML/DL 모델 개발 경험이 있는 분
• Imitation Learning, Reinforcement Learning, Diffusion Policy, Transformer 기반 시퀀스 모델 중 하나 이상의 이해 또는 구현 경험이 있는 분
• 로봇 조작, 로봇 러닝, 멀티모달 학습, 시뮬레이션 기반 학습 중 하나 이상의 경험이 있는 분
• 실제 로봇 또는 시뮬레이션 환경에서 모델 성능을 평가하고 개선한 경험이 있는 분
• 로봇 SW, 제어, 하드웨어 등 여러 직군과 협업하여 문제를 능동적으로 해결할 수 있는 분
이 포지션은 물류·제조 시나리오에 특화된 VLA(Vision-Language-Action) 모델·로봇 액션 정책·Imitation Learning 기반 작업 학습 모델을 설계하고, 시뮬레이션과 실로봇 환경에서 성능을 검증·개선하는 역할을 맡습니다. 연구실 데모에 머무르지 않고, 실제 물류센터와 제조공정에서 로봇이 물체를 인식하고, 판단하고, 집고, 옮기고, 배치할 수 있도록 학습 기반 로봇 지능을 구현합니다. 시뮬레이션 환경에서 학습/검증한 모델을 실제 로봇에 적용하고, 실패 케이스를 분석하며 로봇 SW, 제어, 하드웨어, PM과 협업하여 현장 적용 가능한 Physical AI 시스템을 완성할 분을 찾습니다.
주요업무
• 물류·제조 시나리오에 특화된 Robot Action Policy, Robot Foundation Model, World Model 설계 및 학습, 데이터 구축 및 품질 관리• 시연/실험 데이터 수집, 정제, 라벨링, 멀티모달 데이터셋 구성 및 학습 파이프라인 플랫폼 개발
• VLA, Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy 기반 싱글암/양팔로봇 행동 모델 설계·학습
• 학습된 모델의 Inference 모듈 개발 및 Perception, Planning, Control 시스템과의 연동
• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 모델 성능 평가, 실패 케이스 분석, Sim-to-Real 개선
• RGB-D, 멀티뷰 카메라, 로봇 상태, 엔드이펙터 상태, 작업 결과 등 멀티모달 데이터 기반 모델 학습
• 로봇 SW, 제어, 하드웨어, PM과 협업하여 현장 적용 가능한 Physical AI 시스템 구현
자격요건
• 학력: 관련 전공 석사 이상• 경력: 무관 (신입 지원 가능)
• Python 및 PyTorch/JAX 기반 ML/DL 모델 개발 경험이 있는 분
• Imitation Learning, Reinforcement Learning, Diffusion Policy, Transformer 기반 시퀀스 모델 중 하나 이상의 이해 또는 구현 경험이 있는 분
• 로봇 조작, 로봇 러닝, 멀티모달 학습, 시뮬레이션 기반 학습 중 하나 이상의 경험이 있는 분
• 실제 로봇 또는 시뮬레이션 환경에서 모델 성능을 평가하고 개선한 경험이 있는 분
• 로봇 SW, 제어, 하드웨어 등 여러 직군과 협업하여 문제를 능동적으로 해결할 수 있는 분
