Physical AI 엔지니어

소개

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.

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

우대사항

• VLA, Robot Action Policy, Robot Foundation Model, World Model 연구·개발 경험이 있으신 분 • 대규모 로봇 시연 데이터셋 구축, 정제, 학습 파이프라인 개발 경험이 있으신 분 • 싱글암/양팔로봇 기반 조작 태스크 개발 또는 피스피킹, 패킹, 팔레타이징/디팔레타이징 등 물류·제조 로봇 태스크 경험이 있으신 분 • Isaac Sim/Lab, MuJoCo, Gazebo 등 물리 시뮬레이터 활용 경험이 있으신 분 • Domain Randomization, System Identification, Sim-to-Real 개선 경험이 있으신 분 • RGB-D, 2D/3D 비전, Pose Estimation, Grasp Planning 경험이 있으신 분 • AMR/AGV와 로봇암을 연계한 자동화 시스템 경험이 있으신 분

혜택 및 복지

• 연 6일 병가 제공 • 야근 시 저녁 식대 지원 • 야근 시 교통비 지원 • 출장용 법인 차량 운영 • 자가 차량 이용 시, 유류비 실비정산 • 업무용 도서 구입비 지원 • 주말수당 / 출장수당 지급 • 정밀건강검진 지원 • 생일 시 오후반차 및 상품권 지급 • 기타 경조 휴가 및 경조금 지급 등 • 사내 세미나 및 스터디 운영