Physical AI Research Engineer (전문연구요원 가능)

*전문연구요원으로 지원하는 경우, "전문연구요원 희망" 문구를 기재해주세요.

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

• 로봇 Manipulation을 위한 전반적인 기술 스택을 개발합니다.

• 힘·위치 기반의 low-level controller부터 perception·environment 정보를 활용한 high-level motion planning, 강화학습·모방학습·LLM 기반의 지능형 제어, 그리고 이를 뒷받침하는 simulation environment 개발까지 아우르며, 실제 환경에서 동작 가능한 로봇 시스템을 연구·개발하고 있습니다.

기대하는 역할입니다 (업무내용)

• Physical AI가 실제 가치 창출로 이어질 수 있도록 하는 연구 및 개발

• VLA/RL 등 로봇 학습 알고리즘/모델의 고도화 (Keyword: 신뢰성, 강건성, 샘플 효율성)

• 주변의 비정형적 상황을 파악하고 대처할 수 있는 high-level 에이전트 및 시스템의 연구 및 개발

• 개발한 Physical AI 시스템의 성능을 시뮬레이션 및 실제 환경에서 평가

• 타 팀과의 협업을 통해 실제 Physical AI 구현에 필요한 다양한 기술 스택의 요구사항을 도출하고 구현을 지원

• VLA/RL 등 Physical AI와 연관된 세부 연구 분야의 석사 학위 또는 이에 준하는 경력

• 딥러닝 기초 지식 및 PyTorch, Jax 등 딥러닝 프레임워크 활용 능력

• Numpy, Pandas 등 파이썬 데이터 관리/분석 생태계의 기초적 활용 능력

• 주요 AI/Robotics 학회 및 저널 게재 실적

• 실제 로봇을 활용한 연구 및 개발 경험

• 수학, 컴퓨터공학, 통계학 등 AI 역량에 도움이 되는 세부 전공

• Real-world Physical AI에 필요한 기술 스택 관련 도메인 지식 보유

1. 다음 중 하나 이상: 로봇 HW/제어, 제어 이론, 카메라 등 장치 관리, 저지연 통신, Real-time SW, AI 비전, 물리 시뮬레이션, 고성능 추론, 고신뢰 시스템 개발 등

서류 전형 ＞ 직무 및 컬쳐핏 인터뷰(1시간) ＞ 처우협의 ＞ 최종합격 및 입사

1. 전형 단계는 상황에 따라 일부 조정될 수 있습니다.
2. 서류 안내 : 서류는 자율 형식(양식 및 분량 무관)입니다. 단, 압축하지 말고 PDF 또는 URL 형식으로 제출해 주세요.

- 포트폴리오 제출은 선택이나, 가지고 계신 포트폴리오가 있다면 제출해 주시면 좋습니다.

- 서류 전형 단계에서 포트폴리오 검토가 필요한 경우 추가로 요청드릴 수 있습니다.

1. 최종 단계 합격자에 한해 레퍼런스 체크가 진행될 수 있으며, 레퍼런스 제공자는 합격자와 사전 협의 후 함께 결정합니다.