Reinforcement Learning Engineer

담당업무

• 로봇 정밀 조립·체결 작업을 위한 강화학습·모방학습 알고리즘 연구개발

• Isaac Sim, MuJoCo 기반 로봇 작업 시뮬레이션 구현 및 sim-to-real 연구

• 실제 조립·체결 작업 문제 정의 및 환경 모델링

• 강화학습 에이전트 훈련 및 파이프라인 실제 적용

자격요건

• Linux 환경 개발 경험

• 강화학습 이론 및 최신 딥러닝 기술에 대한 이해

• Jax, PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 구현 경험

• 물리 엔진 기반 시뮬레이션을 활용한 로봇 Manipulation 환경 구축 경험

• 최신 기술·연구 동향에 대한 지속적인 관심과 지식 공유

우대사항

• 해당 분야 석사·박사 학위 또는 3년 이상 경력

• 실제 Manipulator를 활용한 강화학습 프로젝트 경험

• ROS2, Isaac Sim, MuJoCo 등 로보틱스·시뮬레이션 스택 활용 경험

• 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서의 도전과 성취 선호

• 프로젝트 성공적 완료를 위한 강한 책임감

근무환경

• Possibility First, My Game, Worth the Pay, Tiki-Taka, Last 5%를 바탕으로 한 업무 문화

• 님 호칭 사용 및 상호 존중의 소통

• 불필요한 회의를 최소화하고 업무 집중을 중시하는 환경

• 리더 또는 CEO와 자유로운 1on1 미팅

• 선택적 근로시간제 및 코어타임 외 자유로운 출퇴근

• 70분 점심시간

• 연차·반차 등 자율과 책임 기반 휴가 운영

• 사내 휴식 공간의 음료·간식 제공

복리후생

• 장기근속자 리프레시 휴가

• 생일 케이크 및 오후 3시 조기 퇴근

• 명절 선물

• 종합 건강검진 프로그램 및 건강검진 반차

• 추천 인재 합류 시 인센티브 100만원

• 국내·해외 특허 출원 및 등록 보상금 각 50만원

• 야근 시 식비 및 교통비 지원

전형절차

1. 서류 전형

2. 직무 및 컬쳐핏 인터뷰 1시간

3. 처우협의

4. 최종합격 및 입사

5. 최종 단계 합격자 대상 레퍼런스 체크

접수방법

• 자율 형식의 서류 제출

• 양식 및 분량 제한 없음

• 압축하지 않은 PDF 또는 URL 형식으로 제출

• 레퍼런스 제공자는 합격자와 사전 협의 후 결정

• 전형 단계는 상황에 따라 일부 조정 가능

마감기한

2026년 10월 21일 08:59까지