Robotics ML Deployment Engineer

소개

Robotics Forward Deployed ML Engineer는 ROBROS의 AI 모델을 실제 환경에 적용하고, 현장에서 발생하는 문제를 해결하며 모델을 개선하는 역할입니다. 이 포지션은 단순히 모델을 개발하는 것이 아니라, 고객/현장/로봇 환경과 직접 연결되어 모델을 실제로 동작하게 만드는 역할 입니다. 연구팀이 만든 모델을 실제 환경에 적용하고, 문제를 정의하고, 빠르게 실험하며, 필요한 경우 모델 자체를 수정하거나 새로 설계합니다.

주요업무

• AI 모델의 실제 로봇 환경 적용 - Multimodal Manipulation Model을 실제 로봇에 적용 - 시뮬레이션 실제 환경으로의 전환 (Sim-to-Real) - 현장에서 발생하는 문제 디버깅 및 개선 • 고객/현장 문제 해결 - 다양한 로봇 작업 환경에서 요구사항 분석 - 실제 사용 환경에서 발생하는 edge case 해결 - 문제 정의 실험 개선의 빠른 반복 • 모델 최적화 및 개선 - inference latency, stability, robustness 개선 - 데이터 수집 및 모델 성능 향상 - 필요 시 RL / IL 기반으로 policy 개선 • 데이터 및 파이프라인 구축 - 실제 환경에서 데이터 수집 및 정제 - 학습/평가/배포 파이프라인 설계 및 개선 - offline online learning 루프 구축 • 협업 및 기술 통합 - Robotics / Hardware 팀과 협업하여 시스템 통합 - Research 팀과 협업하여 모델 개선 방향 제안 - 실제 환경에서의 피드백을 연구에 반영

자격요건

• Machine Learning / AI - PyTorch 기반 모델 사용 및 수정 경험 - Vision / Multimodal 모델 활용 경험 - 모델 inference 및 최적화 경험 • Engineering - Python 또는 C++ 기반 개발 능력 - 디버깅 및 문제 해결 능력 - 실제 시스템을 끝까지 구현해본 경험 • Robotics / Systems 이해 - 로봇 시스템 또는 시뮬레이션 환경 경험 - perception action pipeline 이해 - 실제 환경에서의 불확실성 처리 경험

우대사항

• 강화학습(RL) 또는 모방학습(IL) 경험 • Robot Manipulation 또는 자율주행 경험 • ROS, Isaac Gym, MuJoCo 등 사용 경험 • 데이터 파이프라인 및 MLOps 경험 • 실시간 시스템 또는 low-latency 최적화 경험 • 스타트업 또는 빠른 제품 개발 환경 경험

혜택 및 복지

• 생일 휴가 제공 • 스낵바 무제한 이용 가능 • 연 2회 명절 선물 지급 • 자기계발비(직무 관련 도서, 학회, 전시회, 세미나, 워크샵 등) 지원