Physical AI 엔지니어

담당업무

• 물류·제조 시나리오 특화 Robot Action Policy, Robot Foundation Model, World Model 설계 및 학습

• 시연·실험 데이터 수집, 정제, 라벨링 및 멀티모달 데이터셋 구성

• 학습 파이프라인 플랫폼 개발

• VLA, Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy 기반 싱글암·양팔로봇 행동 모델 설계 및 학습

• 학습 모델의 Inference 모듈 개발 및 Perception, Planning, Control 시스템 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 기반 모델 학습

• 로봇 SW, 제어, 하드웨어, PM과 협업하여 현장 적용 가능한 Physical AI 시스템 구현

자격요건

• Python 및 PyTorch/JAX 기반 ML·DL 모델 개발 경험

• Imitation Learning, Reinforcement Learning, Diffusion Policy, Transformer 기반 시퀀스 모델 중 하나 이상에 대한 이해 또는 구현 경험

• 로봇 조작, 로봇 러닝, 멀티모달 학습, 시뮬레이션 기반 학습 중 하나 이상의 경험

• 실제 로봇 또는 시뮬레이션 환경에서 모델 성능 평가 및 개선 경험

• 로봇 SW, 제어, 하드웨어 등 여러 직군과 협업하여 문제를 해결하는 역량

우대사항

• VLA, Robot Action Policy, Robot Foundation Model, World Model 연구·개발 경험

• 대규모 로봇 시연 데이터셋 구축·정제 및 학습 파이프라인 개발 경험

• 싱글암·양팔로봇 기반 조작 태스크 개발 경험

• 피스피킹, 패킹, 팔레타이징·디팔레타이징 등 물류·제조 로봇 태스크 경험

• Isaac Sim/Lab, MuJoCo, Gazebo 등 물리 시뮬레이터 활용 경험

• Domain Randomization, System Identification, Sim-to-Real 개선 경험

• RGB-D, 2D/3D 비전, Pose Estimation, Grasp Planning 경험

• AMR/AGV와 로봇암을 연계한 자동화 시스템 경험

복리후생

• 연 6일 유급병가

• 야근 시 저녁 식대 지원

• 야근 시 교통비 지원

• 출장용 법인차량 운영

• 자가 차량 이용 시 유류비 실비정산

• 업무용 도서 구입비 지원

• 주말수당 및 출장수당 지급

• 정밀건강검진 지원

• 생일 오후반차 및 상품권 지급

• 경조 휴가 및 경조금 지원

전형절차

1. 서류전형

2. 1차 실무진 면접

3. 2차 임원진 면접

4. 레퍼런스 체크

5. 최종결과 발표

근무환경

• 사내 세미나 및 스터디 운영

마감기한

2026년 9월 9일 08:59까지