[엔젤로보틱스] 강화학습 (RL) 기반 로봇 로코모션 제어 연구원 (계약직)

담당업무

• 강화학습 기반 다족형 로봇 보행·주행 제어 정책 설계 및 학습

• 다양한 지형·외란 환경의 안정적 보행 및 균형 제어 알고리즘 개발

• 강화학습 정책과 MPC·WBC 등 모델 기반 제어 결합 및 고도화

• 대규모 병렬 시뮬레이션 환경 구축 및 모델 학습 파이프라인 설계

• Domain randomization 기반 sim-to-real 격차 완화

• 학습 정책의 실 로봇 배포 및 실환경 성능 검증·튜닝

• 알고리즘 검증을 위한 실험 설계 및 정량 평가

• 국내외 학회·논문 발표 등 연구 성과 도출

• 펌웨어·제어 팀과 실시간 제어 시스템 통합

자격요건

• 강화학습 기반 로봇 제어 연구 경험

• 다족형 로봇 제어 연구 또는 프로젝트 경험

• 시뮬레이션 기반 모델 학습 및 sim-to-real 적용 경험

• Python 및 PyTorch 또는 TensorFlow 기반 모델 개발 역량

우대사항

• Isaac Gym, Isaac Sim, MuJoCo, RaiSim 등 병렬 시뮬레이션 환경 활용 경험

• 사족 보행 로봇 또는 휴머노이드 로코모션 제어 실 로봇 경험

• MPC, WBC, ZMP 등 모델 기반 제어 및 동역학 모델링 역량

• Domain randomization, teacher-student, privileged learning 등 sim-to-real 기법 활용 경험

• 실시간 제어 시스템 및 액추에이터·모터 제어 이해

• 거친 지형·고속 주행·외란 회복 등 robust locomotion 연구 경험

보상

연봉 협의

전형절차

1. 서류전형

2. 실무진 면접

3. 경영진 면접

4. 최종합격 및 처우협의

5. 입사 및 교육

6. 서류 검토 2~3주 후 서류 합격자 순차 연락

접수방법

신입 지원 시 성적증명서 필수 첨부

마감기한

채용시 마감