로봇 학습 모델 개발 및 실증평가 개선

담당업무

• Teleoperation Demonstration 데이터 기반 Imitation Learning 및 Behavior Cloning 모델 개발

• Diffusion Policy, ACT 등 매니퓰레이션 정책 모델 구현 및 학습

• State 및 Action Space 설계와 학습 조건 정의

• 실 로봇 적용을 고려한 모델 경량화 및 추론 최적화

• 공개 VLA 및 Robot Foundation Model의 자사 그리퍼·작업 대상 Fine-tuning

• 사전학습 모델 대비 자체 데이터 학습 효과 분석

• Grasp Pose Estimation 및 6D Object Pose 기반 파지 인식 모델 적용

• 작업 성공률, 재현성, Cycle Time 등 AI 모델 성능 지표 설계

• 실 로봇 환경의 모델 성능 평가 및 실패 사례 분석

• Sim-to-Real 성능 차이 분석 및 개선 항목 도출

• 평가 결과 기반 재학습 루프 운영

• 실험 조건·결과 관리 및 재현성 확보

지원 역량

• 기계공학, 전기공학, 컴퓨터공학, 전자전기공학, 로봇공학, 인공지능 관련 전공

• Python 및 PyTorch 기반 Deep Learning 모델 개발 역량

• Vision, 시계열, Sensor 데이터 중 하나 이상의 학습 경험

• 연구 결과를 실제 환경에서 검증하려는 문제 해결 역량

• 학부 성적 평점 B 이상

• 해외여행 결격사유 없음

우대사항

• Imitation Learning 및 Behavior Cloning 기반 로봇 정책 개발 경험

• Diffusion Policy, ACT 등 매니퓰레이션 정책 모델 구현 경험

• 공개 VLA 및 Robot Foundation Model 활용·Fine-tuning 경험

• Grasp Pose Estimation 또는 6D Object Pose Estimation 경험

• PPO, SAC, TD3 등 강화학습 또는 Offline RL 기반 정책 학습 경험

• ROS 및 ROS2 연동과 실 로봇 모델 배포 경험

• CUDA 및 GPU 기반 학습·추론 최적화 경험

• TensorRT 및 양자화 활용 경험

• MLflow 및 W&B 등 실험 관리·재현성 도구 활용 경험

• Robotics 및 Embodied AI 분야 논문 구현 경험

• 장애인 및 보훈 등 취업보호대상자

전형절차

1. 지원서 접수

2. 인성검사 및 코딩테스트

3. 1차 면접

4. 2차 면접

5. 채용 검진

6. 장학생 선발

접수방법

지원서는 온라인 채용사이트를 통해 접수하며 개별 접수는 받지 않음

마감기한

2026년 9월 29일 23:59까지