포지션 상세
스페이스에이아이는 로봇이 물체를 보는 것을 넘어 얼마나 세게 다뤄야 하는지까지 학습할 수 있도록 Physical AI용 Force/Stress 데이터 인프라를 만듭니다.
실제 물체의 힘·변형을 측정하고, 물리 시뮬레이션을 실측에 맞게 보정한 뒤, RGB·Depth·Force·Stress가 정렬된 학습 데이터를 생성하고 실제 로봇에서 검증합니다. GIST 기반의 AI·로보틱스 연구 네트워크와 대규모 GPU 연구 환경을 바탕으로 물리 시뮬레이션, 로봇 학습, 실험계측을 연결하고 있습니다.
힘과 응력 데이터를 실제 로봇에 적용하고, 시뮬레이션과 현실의 차이를 줄입니다.
근무: 서울 가산 오피스 주 5일, 10:00~19:00. 실험·검증을 위해 필요 시 광주 GIST 실험팀과 출장·협업합니다.
[English]
SpaceAI builds Force/Stress data infrastructure for Physical AI, so that robots learn not only to see objects but also how firmly to handle them.
We measure the forces and deformation of real objects, calibrate physics simulations to match those measurements, generate training data with aligned RGB, Depth, Force, and Stress, and validate it on real robots. Backed by GIST's AI and robotics research network and a large-scale GPU research environment, we connect physics simulation, robot learning, and experimental measurement.
You will apply force and stress data to real robots and close the gap between simulation and reality.
Work: Seoul Gasan office, 5 days a week, 10:00–19:00. Business trips to and collaboration with the GIST experiment team in Gwangju as needed for experiments and validation.
• 힘과 응력 데이터의 수집 및 처리 파이프라인 구축과 운영
• 실제 로봇 배포(Deploy) 환경 구축 및 성능 평가
• 시뮬레이션과 실제 환경의 정렬(Sim-to-Real Alignment)
• 실험 실패 원인 분석 및 재현 가능한 검증 체계 구축
[English]
• Build experimental setups that integrate robots, sensors, and simulators
• Build and operate pipelines for collecting and processing force and stress data
• Build real-robot deployment environments and evaluate performance
• Align simulation with the real world (Sim-to-Real Alignment)
• Analyze the causes of experiment failures and build reproducible validation processes
• 로봇 인지, 학습, 제어, 조작 중 하나 이상을 직접 구현하고 검증한 경험
• Python 또는 C++ 기반 개발 역량
[English]
• Hands-on experience operating and experimenting with real robot hardware (simulation-only experience does not qualify)
• Experience directly implementing and validating at least one of robot perception, learning, control, or manipulation
• Development skills in Python or C++
실제 물체의 힘·변형을 측정하고, 물리 시뮬레이션을 실측에 맞게 보정한 뒤, RGB·Depth·Force·Stress가 정렬된 학습 데이터를 생성하고 실제 로봇에서 검증합니다. GIST 기반의 AI·로보틱스 연구 네트워크와 대규모 GPU 연구 환경을 바탕으로 물리 시뮬레이션, 로봇 학습, 실험계측을 연결하고 있습니다.
힘과 응력 데이터를 실제 로봇에 적용하고, 시뮬레이션과 현실의 차이를 줄입니다.
근무: 서울 가산 오피스 주 5일, 10:00~19:00. 실험·검증을 위해 필요 시 광주 GIST 실험팀과 출장·협업합니다.
[English]
SpaceAI builds Force/Stress data infrastructure for Physical AI, so that robots learn not only to see objects but also how firmly to handle them.
We measure the forces and deformation of real objects, calibrate physics simulations to match those measurements, generate training data with aligned RGB, Depth, Force, and Stress, and validate it on real robots. Backed by GIST's AI and robotics research network and a large-scale GPU research environment, we connect physics simulation, robot learning, and experimental measurement.
You will apply force and stress data to real robots and close the gap between simulation and reality.
Work: Seoul Gasan office, 5 days a week, 10:00–19:00. Business trips to and collaboration with the GIST experiment team in Gwangju as needed for experiments and validation.
주요업무
• 로봇, 센서, 시뮬레이터를 연동한 실험 환경 구축• 힘과 응력 데이터의 수집 및 처리 파이프라인 구축과 운영
• 실제 로봇 배포(Deploy) 환경 구축 및 성능 평가
• 시뮬레이션과 실제 환경의 정렬(Sim-to-Real Alignment)
• 실험 실패 원인 분석 및 재현 가능한 검증 체계 구축
[English]
• Build experimental setups that integrate robots, sensors, and simulators
• Build and operate pipelines for collecting and processing force and stress data
• Build real-robot deployment environments and evaluate performance
• Align simulation with the real world (Sim-to-Real Alignment)
• Analyze the causes of experiment failures and build reproducible validation processes
자격요건
• 실제 로봇 하드웨어를 직접 구동하고 실험한 경험 (시뮬레이션만 다룬 경험은 해당하지 않습니다)• 로봇 인지, 학습, 제어, 조작 중 하나 이상을 직접 구현하고 검증한 경험
• Python 또는 C++ 기반 개발 역량
[English]
• Hands-on experience operating and experimenting with real robot hardware (simulation-only experience does not qualify)
• Experience directly implementing and validating at least one of robot perception, learning, control, or manipulation
• Development skills in Python or C++
