포지션 상세

물류·제조 ​자동화를 ​목표로 ​VLA(Vision-Language-Action) 로봇 ​액션 파운데이션 모델, 휴머노이드 ​로봇의 ​Imitation Learning을 ​연구·개발합니다. 대규모 멀티모달 ​학습부터 실로봇 ​검증까지 ​전 주기를 ​주도합니다.

주요 ​업무

• ​물류/제조 시나리오에 특화된 ​VLA·Robot ​Action Foundation 모델 ​설계 ​및 ​학습

• 휴머노이드 조작/보행 ​과제에 대한 ​Behavior ​Cloning, Offline/Online ​RL, Diffusion ​Policy ​등 정책학습

• 대규모 ​시연/실험 데이터 ​수집 파이프라인 구축(멀티센서, 멀티뷰, 멀티모달)

• Whole-Body Control, Kinematics/Dynamics 기반 제어와 학습정책의 결합(Sim2Real 고려)

• 프롬프트/언어지시 기반 로봇 스킬 구성, Task&Motion Planning(TAMP) 연계

• 실환경(E2E) 벤치마크 설계 및 성능/안전 검증, 배포 자동화(MLOps/RobOps)

자격 요건

• 학력 : 석사 이상

• 경력 : 신입 또는 경력 3년 이상

• ML/DL 기반 로봇러닝 경험 3년 이상 또는 동등 역량(학위·연구 성과 등)을 보유하신 분

• PyTorch/JAX 중 1개 이상에 능숙하신 분

• 대규모 모델/분산학습 경험이 있는 분

• Imitation Learning(BC, DAgger 등), RL(offline/online), 시퀀스/트랜스포머 또는 Diffusion 모델 이해 및 경험이 있는 분• ROS/ROS2, 로봇 센서 스택 및 실험 자동화 경험이 있는 분

• 선형대수/최적화/확률/제어 등 관련 수학적 기반이 갖춰지신 분

• 휴머노이드(예: Unitree, Agility, 로보티즈, 레인보우로봇 등) 또는 6-DoF 매니퓰레이터(ur, 레인보우, 두산, 프랑카 등) 실험 운영/프로젝트 경험이 있는 분

우대 사항

• CoRL/RSS/ICRA/IROS/NeurIPS/ICML/CVPR 등 탑티어 게재/수상·오픈소스를 기여하신 경험이 있으신 분

• Whole-Body Control, MPC, 모델기반 제어와 학습정책 하이브리드 운용 경험이 있으신 분

• 대규모 멀티모달(V+L+State) 데이터셋 구축/정제·품질관리 경험이 있으신 분

• CUDA/TensorRT 최적화, 엣지 디플로이(NVIDIA Jetson 등) 경험이 있으신 분

• 산업(물류/제조) 현장 PoC/상용화 경험이 있으신 분

문화 및 복지

• 연 6일 유급병가 제공

• 야근 시 저녁 식대 지원

• 야근 시 교통비 지원 (밤 10시 반 이후 퇴근 시 안전하게 택시 타세요!)

• 출장용 법인차량 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

• 사내 세미나 및 스터디 운영

채용 절차

• 서류전형 → 1차 실무진 면접 → 2차 임원진 면접 → 최종 합격

• 위 절차는 기본 프로세스로 경우에 따라 추가 절차가 진행될 수 있습니다.