Fellow Engineer, Physical AI

주요업무

• Physical AI를 위한 효율적인 VLA/WAM 아키텍처 연구 및 구현

• AMD 플랫폼에서 GPU 가속 시뮬레이션, 합성 데이터 생성, 모델 정책 학습 파이프라인 개발

• 작동 가능한 proof-of-concept 구현 및 오픈소스 커뮤니티 기여

• AMD 플랫폼에서 Physical AI 규모 확장을 위한 에이전틱 워크플로 도입 및 최적화

• 수치 분석을 통한 하드웨어·소프트웨어 공동 설계 및 세대별 AMD 플랫폼 의사결정 지원

• 시뮬레이션, 학습, 추론 효율화 연구 결과의 외부 학회 발표 및 홍보

• AMD 내부 연구진, 산업계 및 학계 연구자와 협업

자격요건

• Embodied AI 및 robot learning 실무 경험

• GPU 가속 로봇 시뮬레이션과 대규모 병렬 환경 학습 경험

• Isaac Sim/Isaac Lab, MuJoCo/MJX, Warp 또는 Newton, Genesis 활용 경험

• 강화학습, 모방학습, VLA 또는 diffusion-policy 기반 로봇 정책 대규모 학습 경험

• 실제 sim-to-real transfer 경험

• 시뮬레이션 및 강화학습 학습 워크로드의 GPU 성능 분석·최적화 역량

• 효율적인 시뮬레이션, 학습, 추론을 위한 알고리즘 혁신 전문성

• 우수한 문서 작성, 구두 발표 및 프레젠테이션 역량

• CS, Robotics, EE, Mathematics 또는 관련 분야 석사 또는 박사 학위

우대사항

• NeurIPS, CoRL, RSS, ICRA, IROS, CVPR, ICML, ICLR 등 주요 학회 논문 발표

• Robotics, GenAI 및 관련 소프트웨어 개발 경험

• 업계 주요 동향을 파악하고 핵심 이슈를 도출하는 역량

근무환경

하이브리드 근무

마감기한

상시채용