Physical AI 엔지니어

주요업무

• 물류 포장 자동화 목표의 Physical AI 모델 연구·개발

• 싱글암·양팔 로봇에 적용 가능한 모델 설계 및 개선

• 포장 시나리오 특화 Vision-Action 모델 설계

• 모방학습 기반 작업 학습 모델 설계

• 현장 적용형 자동 수행 시스템 구현

• 로봇 행동 모델 설계 및 학습

• Robot Action Policy 단계별 스킬 정책 정의 및 오케스트레이션 구조 설계

• Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy, ACT 기반 모델 설계·학습

• Pi0Policy 기반 자연어 행동 모델 설계·학습

• 멀티모달 데이터 파이프라인 구축 및 데이터 자산화

• LeRobot 프레임워크 기반 데이터 수집·정제·라벨링, 데이터셋 구축

• 데이터 품질 관리 및 재현성 KPI 설정

• 멀티모달 데이터 기반 정책 학습

• Inference 모듈 개발 및 시스템 연동 최적화

• 실환경에서의 성능 평가 및 Sim-to-Real 개선

• 크로스오버 협업 로봇 SW·제어·하드웨어 엔지니어 및 PM과의 협업

자격요건

• 로봇 조작 학습 및 멀티모달 데이터 처리 역량

• Python, PyTorch 기반 머신러닝/딥러닝 모델 개발 및 최적화

• Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy, Transformer 계열 시퀀스 모델 이해/구현

• 로봇 조작/멀티모달 데이터 학습/시뮬레이션 학습 프로젝트 주도

• 실험 데이터를 통한 성능 평가 및 한계 분석 and 개선

• 다양 직군과의 협업을 통한 현장 문제 해결 경험

우대사항

• LeRobot 프레임워크 활용 및 실로봇 조작 학습 분야 프로젝트 실적 보유

• Hugging Face LeRobot 생태계 활용 경험 우대

• 피스피킹, 패킹, 팔레타이징 등 물류 로봇 태스크 경험 우대

• 멀티스텝 조작 정책 설계 경험 및 장기 시퀀스 작업 분절·연결 경험

• 물리 시뮬레이터(Isaac Sim, MuJoCo 등) 활용 및 도메인 무작위화, Sim-to-Real 개선 경험

• RGB-D, 2D/3D 비전, Pose Estimation, Grasp Planning 경험

• 대규모 로봇 시연 데이터셋 구축·정제·품질 관리 파이프라인 개발 경험

근무환경

• 근무 요일 주 5일

• 근무 시간 10:00~19:00

• 대면 재택 혼합 근무

• 주 1회 오피스 출근 필수

• 월 1회 물류센터 방문 필수

• 해당 형태 준수 가능자만 지원

복리후생

• 연차 자유로운 사용

• 점심 식대 연봉 외 별도 지급

• 연 1회 이익 순환금(성과급) 지급

• 경조휴가·경조금 지원

• 생일 선물

• 3·5·7·10년 장기근속 시 리프레시 휴가 제공

• 10주년 기념 혜택(순금 골드바 2돈 또는 제주도 여행)

• 육아수당 및 육아휴직 지원

• 수평적 호칭 문화

전형절차

1. 서류전형

2. 1차 인터뷰

3. 레퍼런스 체크

4. 2차 인터뷰

5. 처우 협의

6. 최종 합격

지원방법

• 지원하기

• 공유하기

마감기한

상시채용