Robotics Simulation Engineer(3년 이상)

소개

세코어로보틱스의 Latent 3D World Model은 카메라 기반으로 물리적 세계를 인코딩하고, 이를 활용하여 로봇에 필요한 다양한 로봇 소프트웨어 어플리케이션을 개발 가능합니다. 현재 3D Perception, Mapping, Localization 기술을 개발하였으며, Navigation과 Manipulation으로의 확장을 위해 연구를 진행 중입니다. 그 동안 로봇은 실시간으로 완벽한 지도를 작성하고, 규칙 기반 시스템에 의존하여 개발되어 왔습니다. 완벽한 지도와 확률적인 AI 모델은 서로 상충되는 개념이었고, 로봇 소프트웨어에는 AI가 적용되기 어려웠습니다. 그러나 우리가 지금 이 시대에서 원하는 것은 휴머노이드, 사족보행 로봇 같은 너무나도 복잡한 플랫폼으로 다양한 테스크를 수행하는 것입니다. 이로 인해 AI/Robotics 분야가 매우 뜨거워지고 있으며, 이제는 물리적 세계를 이해하는 3D understanding AI Model, 즉, Physical AI가 필요한 시점입니다. 세코어로보틱스는 직접 3차원 공간 데이터를 취득하고, 가공하여 모델 학습에 이용합니다. 또한, 이렇게 학습된 모델을 이용해서 직접 로봇 소프트웨어를 개발하고 연구하고 있습니다.

주요업무

1. 로보틱스 기반 시뮬레이션 환경 구성: • Isaac Sim/MuJoCo 내 로봇 및 센서 모델 구현 2. RL 기반 로봇 Policy 학습 및 적용: • Isaac Sim/MuJoCo 환경에서 RL/IL Policy 학습 및 튜닝 • 학습된 Policy를 실제 로봇에 배포하고 Sim-to-Real Gap 분석

자격요건

1. 로보틱스 분야 연구 또는 실무 3년 이상: • Kinematics, Dynamics, Control Theory 등 로보틱스 이론을 실제 로봇에 적용해 본 경험 2. RL 기반 로봇 제어 경험: • MuJoCo, Isaac Lab 중 하나 이상에서 RL/IL Policy를 학습·검증해 본 경험 3. 실시간 제어 구현 역량: • Python 및 ROS2 환경에서 제어 로직을 구현하고 실제 로봇에 적용해 본 경험

우대사항

1. Sim-to-Real Deployment 경험: • 학습된 Policy를 실제 로봇에 배포하고 성능을 개선해 본 경험 2. Real-to-Sim 환경 구축 경험: • 3DGS, NeRF 등 Photo-realistic Reconstruction 결과물을 시뮬레이션 학습 환경으로 연결한 경험 3. 멀티모달(Vision, IMU 등) 기반 학습: • 비전 센서를 포함한 다양한 센서 데이터를 활용한 학습 경험

혜택 및 복지

업무 환경 세코어로보틱스는 구성원이 최고의 퍼포먼스를 낼 수 있도록 편안하고 효율적인 근무 환경을 제공합니다. 자율출퇴근제 운영 개인의 라이프스타일과 업무 리듬에 맞게 유연하게 출퇴근할 수 있어, 몰입도 높은 업무 환경을 스스로 만들 수 있습니다. 자유로운 점심시간 정해진 시간에 얽매이지 않고 본인의 일정과 컨디션에 맞춰 자유롭게 점심시간을 사용할 수 있습니다. 장비 지원 엔지니어링과 연구에 최적화된 환경을 위해 PC환경 및 와일드 듀얼 모니터 등 최고 성능의 장비를 지원합니다. 커피머신 제공 언제든지 휴식을 취하며 리프레시할 수 있도록 고급 커피머신을 갖춘 편안한 휴식 공간을 마련해두었습니다.