Senior Robotics Engineer

담당업무

• 로봇 학습, 멀티모달 표현 학습, 모방 학습, 강화학습, 체화 지능 파운데이션 모델 연구 프로그램 수립 및 실행

• 시연 데이터, 상호작용 데이터, 시뮬레이션 및 배포 경험을 활용한 조작·전신 로봇 기술 학습·일반화·적응 방법 개발

• 비전·언어·행동·로봇 상태를 연결하는 비전-언어-행동 모델, 생성 정책, 계층형·모듈형 아키텍처 탐색

• 실험, 제거 연구 및 평가 프로토콜 설계와 실제 역량 향상 여부 검증

• 연구 프로토타입 구축 및 로봇 학습·제어·인지·플랫폼 엔지니어와 물리적 하드웨어 검증

• 데이터 효율성, 강건성, 전이 및 작업·객체·환경·로봇 구성 간 지속적 적응 개선

• 불확실성, 실패 감지·복구 및 사람 주변에서 작동하는 시스템의 안전 중심 학습 연구

• 연구 계획, 기술 보고서, 내부 발표 및 적절한 경우 논문·오픈소스 기여를 통한 결과 공유

• 실험 결과 검토, 동료 멘토링 및 체화 지능 로드맵 수립을 포함한 과학적 리더십

자격요건

• 머신러닝, 로봇 학습, 컴퓨터 비전, 강화학습, 멀티모달 AI 또는 관련 분야의 강한 연구 실적

• 영향력 있는 논문, 배포 방법, 특허, 오픈소스 또는 이에 상응하는 산업 연구 성과로 입증된 독창적 연구 기여

• 최신 딥러닝 방법에 대한 깊은 이해와 PyTorch 실무 경험

• 대규모 실험 및 재현 가능한 연구 코드 작성 역량

• 모호한 역량 목표를 검증 가능한 가설, 실험 및 기술적 결론으로 전환하는 능력

• 고차원 순차 의사결정 문제, 멀티모달 데이터 또는 학습 제어 정책 경험

• 수학·통계 기반과 이론·실증 분석 수준을 판단하는 능력

• 지연시간, 연산량, 안전성, 데이터 및 하드웨어 제약을 고려한 엔지니어링 협업 능력

• 명확한 문서·구두 소통 능력과 기술적으로 모호한 업무를 이끈 경험

우대사항

• 물리적 로봇 학습, 특히 조작·양팔 시스템·휴머노이드·접촉 중심 작업 경험

• 비전-언어-행동 모델, 확산·플로우 기반 정책, 트랜스포머 및 멀티모달 파운데이션 모델 경험

• 오프라인 강화학습, 모델 기반 강화학습, 월드 모델, 역강화학습 또는 인간 피드백·시연 학습 경험

• 대규모 로봇 데이터셋, 원격조작 데이터, 자율 데이터 수집 또는 합성 데이터 생성 경험

• Sim-to-real 전이, 도메인 적응, 메타러닝, 지속적 학습 또는 테스트 시점 적응 경험

• 안전 중심 학습, 불확실성 추정, 분포 외 탐지 및 복구 행동 경험

• 프로토타입을 배포된 로봇 행동으로 전환하고 현장 실패에서 학습한 경험

신체·기타요건

• 책상에서 장시간 앉거나 서서 컴퓨터 작업

• 앉기, 서기, 걷기, 말하기, 듣기 및 손을 사용한 키보드 입력

• 근거리·색상·주변·깊이 인지와 초점 조절 능력

• 30파운드 물건을 들 수 있는 신체 능력

• 파트너 또는 파일럿 사이트 방문을 위한 간헐적 출장 가능성

• 장애가 있는 지원자를 위한 합리적 편의 제공

마감기한

상시채용