RL Engineer

담당업무

• 로봇을 이용한 정밀 조립 및 체결 작업을 위한 강화학습·모방학습 알고리즘 연구개발

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

• 실제 조립·체결 작업의 문제 정의 및 환경 모델링, 에이전트 훈련까지 강화학습 파이프라인 적용

자격요건

• 관련 분야 학위 및 Linux 환경 개발 경험

• 강화학습 이론에 대한 깊은 이해와 최신 딥러닝 기술에 대한 폭넓은 이해

• 딥러닝 프레임워크인 Jax, PyTorch, TensorFlow 구현 경험

• 물리 엔진 기반 시뮬레이션을 활용한 로봇 Manipulation 환경 구축 경험

• C, C++, Python, PyTorch, TensorFlow, ROS2, MuJoCo, Jax, Isaac Sim 활용 역량

우대사항

• 해당 분야 석사 또는 박사 학위

• 강화학습 프로젝트의 성공적 수행 경험

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

• 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서의 도전과 성취 경험

• 프로젝트 성공을 위한 강한 책임감

전형절차

1. 서류전형

2. 직무 및 컬처핏 인터뷰 1시간

3. 처우협의

4. 최종합격 및 입사

지원방법

• 자유 형식의 서류를 PDF 또는 URL 형식으로 제출

• 포트폴리오 제출 가능 시 함께 제출

• 서류 전형 단계에서 추가 자료 요청 가능

• 최종 단계에서 합격자에 한해 레퍼런스 체크 진행 가능

• 전형 단계는 상황에 따라 일부 조정 가능

• 면접 일정은 추후 통보

복리후생

• 선택적 근로시간제 및 코어타임 외 자유로운 출퇴근

• 리프레시 휴가 및 장기근속자 휴가

• 생일자 케이크와 조기 퇴근 지원

• 명절 선물

• 종합 건강검진 지원

• 추천 인재 합류 시 인센티브 지급

• 국내외 특허 출원 및 등록에 대한 보상

• 야간 식비 및 야간 교통비 지원

• 음료와 간식 제공

• 장기근속 포상 및 회식비 지원

근무환경

• 수평적 문화와 상호 존중의 협업 분위기

• 불필요한 회의를 최소화하고 업무에 집중하는 환경

• 리더 또는 CEO와의 자유로운 1대1 미팅

• 연차와 반차를 구성원의 자율과 책임을 기반으로 운영

• 사내 휴식 공간과 다양한 음료·간식 제공

마감기한

2026년 11월 1일 23:59까지