Physical AI 로보틱스 엔지니어

• RFM(Robot Foundation Model) 개발을 위한 VLA(Vision Large Action) 기반 로봇 행동 모델 설계 및 구현

• Teleoperation, Imitation Learning 기반 로봇 제어 데이터 수집 및 학습 파이프라인 구축

• Action Token 기반의 범용 로봇 제어 인터페이스 및 API 개발

• Multi-arm 로봇 협업 시나리오 및 Task Planning 알고리즘 개발

• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서의 로봇 동작 검증 및 성능 개선

• Robot / Embeded 분야 실무 경험 및 역량

• Manipulator(로봇 암) 제어 및 실험 역량

• ROS/ROS2 미들웨어 스텍 구축 및 활용 역량

• 멀티모달 디바이스 데이터 전처리 및 데이터셋 구축 역량

• C++ 또는 Python 기반 로봇 소프트웨어 개발 역량

• Sim-to-Real / Real-to-Sim 환경에서의 로봇 AI 모델 튜닝 경험

• Embeded 환경(Nvidia Jetson 등)에서의 AI 추론 및 최적화 경험

• SLAM, Kinematics, Motion Planning 에 대한 이해 및 실 적용 경험

• AI 모델 Scratch 개발 또는 Model Graph 수정 경험

• PINN, LAM, RFM 등 Physical AI 모델 생태계 이해

• feedback-loop 기반 강화학습(RL) 적용 경험

서류 전형 - 1차 부서 면접 - 2차 임원 면접