[NetsPresso] Physical AI Engineer Intern (체험형)

담당업무

• SO-101, Lekiwi, reBot 등 실물 로봇 플랫폼 셋업·제어·운용

• 모터·카메라·센서 캘리브레이션 및 상태 진단

• LeRobot 기반 로봇 제어 파이프라인 구축

• teleoperation 기반 로봇 조작 시연 데이터 수집

• RGB·Depth 영상, 관절 상태, 액션 시퀀스 등 멀티모달 데이터 동기화·정제

• 데이터셋 포맷팅, 라벨링·필터링·검증 및 수집 프로세스 자동화

• 실패 에피소드 수집·원인 분석, 실패 유형 분류 및 데이터 커버리지 갭 도출

• 추가 데이터 수집·재학습·정책 보정을 통한 성능 개선 루프 설계

• 성공률 측정 및 개선 추적

• VLA 및 World Model 학습·파인튜닝

• 모델 정확도·추론 지연·메모리 사용량 분석

• quantization·pruning·fusion 기반 모델 경량화

• Jetson·Qualcomm·AMD 등 GPU·NPU 환경에 모델 배포

• Torch → ONNX → Vendor Compiler → Device Runtime 변환·컴파일 파이프라인 구축

• 디바이스 호환성 이슈 파악·해결 및 온디바이스 추론 환경과 로봇 제어 루프 통합

• Python·CLI 기반 데이터 수집·변환·평가 워크플로우 자동화

• 실험 결과, 문제 정의, 실행 전략, 정량적 성공 기준 문서화

• 팀 내·외부 커뮤니케이션을 통한 정보 수집 및 문제 구조화

자격요건

• Python 프로그래밍 능력

• 데이터 처리 및 모델 학습·평가 스크립트 작성 능력

• Transformer, CNN, attention 등 딥러닝 기초 이해

• 실험 목표 정의 및 결과의 정량적 분석·개선 능력

• 실물 로봇·디바이스를 직접 다루는 데 대한 관심과 적극성

우대사항

• ROS, LeRobot 등 로봇 제어 프레임워크 사용 경험

• VLA, World Model, Imitation Learning, RL 관련 프로젝트 또는 논문 이해

• 모델 최적화·경량화 경험

• ONNX 기반 모델 변환 및 디버깅 경험

• Jetson Orin, DeepX, QNN, SNPE 등 Edge 디바이스 배포 경험

• 영상·센서·액션 등 멀티모달 데이터 처리 경험

• AI Tool을 활용하면서 스스로 논리를 구성하고 추론하는 능력

• 국가보훈대상자 및 장애인 우대

전형절차

1. 서류 검토

2. 과제

3. 인터뷰

4. 확정

5. 절차 간 추가 과제 가능

근무환경

• 실물 로봇을 직접 다루는 Physical AI 전 과정 경험

• 데이터 수집부터 모델 학습·최적화·NPU 배포까지 실무 경험

• VLA·World Model의 실제 하드웨어 적용 경험

• Edge AI 최적화 및 온디바이스 배포 경험

마감기한

채용시 마감