Research Scientist - Physical AI & Robot Foundation Models

주요업무

• 신규 로봇 파운데이션 모델(RFM) 아키텍처 및 학습 방법론 개발

• 로봇 파운데이션 모델(RFM) 사전학습 및 사후학습(SFT, RL) 성능 개선

• 로봇 학습 데이터(Real/Sim/Web) 수집, 구성 및 데이터 믹싱 전략 연구를 통한 일반화 성능 향상

• VLA, 월드 모델 등 최신 연구 동향 분석 및 내부 로봇 파운데이션 모델(RFM) 통합과 개선

• 연구 및 개발 성과의 제품과 서비스 적용

지원자격

• 컴퓨터 비전, 머신러닝, 로보틱스 등 유관 분야 석사 학위 및 관련 경력 3년 이상 또는 박사 학위 보유자(졸업 예정자 포함)

• 로봇 파운데이션 모델(VLA, 월드 모델 등) 또는 로봇 학습(모방 학습, 강화 학습 등) 관련 연구 및 개발 경험 보유

• 파이토치 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 구현 및 학습 역량 보유

• 최우수 학회(CVPR, NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS 등) 논문 게재 실적 보유

우대사항

• 대규모 데이터셋 구축 및 데이터 전략 수립 경험 보유

• 시뮬레이션 환경(Isaac Sim, MuJoCo 등) 또는 실제 로봇 플랫폼 활용 경험 보유

• 멀티모달 파운데이션 모델 사전학습 및 사후학습 경험 보유

• 대규모 분산 학습 인프라 활용 경험 보유

전형절차

1. 서류심사

2. 코딩테스트 및 인성검사(LG Way Fit Test)

3. 기술 인터뷰(대면)

4. 컬처핏 인터뷰(대면)

5. 최종 합격

마감기한

상시채용