Research Engineer—생성형 AI / World Model

소개

우리는 이미지·비디오 ​생성 ​모델 ​기반의 World ​Model을 연구·개발하며, 이를 로보틱스 ​환경에 ​적용합니다. DiT/Flow ​Matching 기반 Video ​Generation 모델과 ​Action-conditioned ​World Model의 ​아키텍처를 ​이해하고, ​직접 설계·구현·개선합니다. 단순한 ​시각적 ​그럴듯함을 넘어 Metric ​Scale과 ​Geometric ​Consistency한 생성 기술을 ​통해, 로봇이 ​실제로 ​신뢰하고 조작에 ​활용할 수 ​있는 ​환경을 구축합니다. 또한 ​생성 모델을 ​통해 비전 AI 학습용 합성 데이터를 생산하여 실데이터 부족 문제를 해결합니다.

주요업무

• Geometry-grounded/Metric-scale video generation 연구: 생성 결과가 실세계 스케일·3D 구조와 정합하도록 하는 Conditioning 및 학습 기법 • 대규모 Video Generation Foundation Model 로보틱스 도메인 적용 • 로봇 조작을 위한 World Model 설계 및 구현: 생성형 아키텍처 기반의 Action-conditioned future prediction • 비전 AI 학습용 합성 데이터 생성 모델 개발 • Domain Randomization/Synthetic Data 파이프라인 구축 및 Downstream Task(Detection, Segmentation, Pose Estimation) 성능 검증 • 정책 학습, 평가를 위한 생성형 시뮬레이션 환경 연구: Real2Sim 파이프라인 연계 • 생성 데이터 및 예측 결과의 품질 평가 지표 설계, 실패 케이스 분석 및 일반화 성능 향상

자격요건

• 학력: 관련 전공 석사 이상 • 경력: 무관 (신입 지원 가능) • Video Generation/Prediction, World Model, Controllable Image Generation 분야 중 1개 이상의 연구 경력이 있는 분 • 이미지·비디오 생성 모델(DiT 기반 Diffusion, Flow Matching, Autoregressive 등)에 대한 이해를 바탕으로 관련 모델 설계 및 구현 경험이 있는 분 • Python 등 개발 숙련도가 높고, 이를 바탕으로 최신 연구를 빠르게 재현하고 개선할 수 있는 구현 역량이 있는 분

우대사항

• Geometry-aware/Metric-scale generation 관련 연구 경험이 있으신 분 • 3D Perception 경험이 있으신 분: Depth Estimation, 6D Pose Estimation, Point Cloud 처리 등 • VLA(Vision-Language-Action), Robot Learning, Imitation/Reinforcement Learning 등 Physical AI 연구 경험이 있으신 분 • Isaac Sim, Genesis 등 시뮬레이터 활용 및 Synthetic Data 생성 경험이 있으신 분 • 로보틱스 비전 시스템 경험이 있으신 분: Robot Guidance, Bin Picking, Pick-and-Place 등 산업용 3D 비전 응용 • CVPR, ECCV, IROS, ICCV, NeurIPS, CoRL 등 학회 논문 실적 또는 영향력 있는 오픈소스 기여를 하신 경험이 있으신 분

혜택 및 복지

• 연 6일 병가 제공 • 야근 시 저녁 식대 지원 • 야근 시 교통비 지원 • 출장용 법인 차량 운영 • 자가 차량 이용 시, 유류비 실비정산 • 업무용 도서 구입비 지원 • 주말수당 / 출장수당 지급 • 정밀건강검진 지원 • 생일 시 오후반차 및 상품권 지급 • 기타 경조 휴가 및 경조금 지급 등