Reinforcement Learning Engineer (전문연구요원 가능)

담당업무

• 정밀 조립·체결 작업을 위한 강화학습·모방학습 알고리즘 연구개발

• Isaac Sim, MuJoCo 기반 로봇 작업 시뮬레이션 구현

• sim-to-real 기법 연구

• 조립·체결 작업 문제 정의 및 환경 모델링

• 강화학습 파이프라인 적용 및 에이전트 훈련

자격요건

• 컴퓨터공학, 인공지능 등 관련 분야 학위

• Linux 환경 개발 경험

• 강화학습 이론에 대한 깊은 이해와 최신 딥러닝 기술 이해

• JAX, PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 구현 경험

• 물리 엔진 기반 시뮬레이션을 활용한 로봇 조작 환경 구축 경험

• 최신 기술·연구 동향에 대한 지속적인 관심과 공유

우대사항

• 관련 분야 석사·박사 학위 또는 3년 이상 경력

• 실제 매니퓰레이터 활용 강화학습 프로젝트 경험

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

• 스타트업 환경에서 도전과 성취를 즐기는 태도

• 프로젝트 완료를 위한 책임감

전형절차

1. 서류 전형

2. 직무 및 컬쳐핏 인터뷰(1시간)

3. 처우 협의

4. 최종합격 및 입사

지원방법

• 자율 형식의 서류 제출

• 압축하지 않은 PDF 또는 URL 형식으로 제출

• 포트폴리오 제출 선택, 필요 시 서류 전형에서 추가 요청 가능

• 최종 단계 합격자에 한해 레퍼런스 체크가 진행될 수 있으며 제공자는 사전 협의 후 결정

• 전문연구요원 지원 시 “전문연구요원 희망” 문구 기재

보상 및 복리후생

• 급여 회사 내규에 따름

• 장기근속 리프레시 휴가: 2년 이상 5일, 5년 이상 10일, 10년 이상 30일

• 생일 케이크 및 오후 3시 조기 퇴근

• 명절 선물

• 종합 건강검진 프로그램 및 건강검진 반차

• 인재 추천으로 채용 성사 시 인센티브 100만원 지급(수습기간 이후)

• 국내·해외 특허 출원 및 등록 각각 50만원 보상

• 야근 시 식비 및 교통비 지원

근무환경

• 선택적 근로시간제, 코어타임 외 자유로운 출퇴근

• 점심시간 70분

• 연차·반차 등 휴가를 구성원의 자율과 책임에 따라 운영

• 사내 휴식 공간에 음료와 간식 제공

• “님” 호칭과 존중하는 소통

• 불필요한 회의를 줄이고 업무 집중을 지향

• 리더 또는 CEO와 자유로운 1on1 미팅 가능

마감기한

2026년 12월 25일 23:59까지