[Ludo Robotics] AI/ML Research Engineer (Robotics) (2년 이상)
Indexed description
우리 팀과 함께할 미션을 소개합니다.
본 역할은 로봇 Ai의 한계를 돌파하는 도전적인 과제들을 포함하며, 다음과 같은 핵심 분야에서 임팩트를 창출합니다
- 로봇 지능 핵심 리서치: SLAM 및 멀티모달 센서 퓨전을 활용한 공간 지능, VLA/VLM과 제어 프레임워크를 통합한 정교한 조작, 그리고 궤적 최적화 및 역동학 기반의 자율 제어 등 피지컬 AI의 핵심 영역에 대한 최첨단 연구를 주도하고 실제 로봇 시스템에 통합합니다.
- 학습 및 시뮬레이션: 미충족 시나리오 대응을 위한 새로운 학습 아키텍처 및 훈련 전략 탐색, Sim-to-Real 트랜스퍼를 통한 이론과 실제 성능의 간극 해소
- 시스템 검증: 인식, 탐색, 조작 서브시스템의 성능을 지속적으로 검증하고 벤치마킹하기 위한 도구 및 지표 개발
- 배포 및 통합: 연구 아이디어를 실제 로봇 행동으로 전환하며, 하드웨어 및 인프라 팀과 협업하여 엔드-투-엔드 로봇 역량 구현
- 학위: AI, 컴퓨터 과학, 로보틱스, 기계 공학 또는 관련 분야의 석사+ 학위 보유자 (또는 그에 준하는 실무 경력).
- 수학적 기초: 선형 대수학, 확률론, 수치 최적화 및 강체 역학(Rigid-body dynamics)에 대한 탄탄한 이해.
- 프로그래밍: Python 및 C++ 숙련도, 주요 ML 프레임워크 활용 능력.
- 로보틱스 툴킷: 로봇 플랫폼(예: ROS/ROS2) 및 시뮬레이션 환경(예: MuJoCo, Isaac Sim) 사용 경험.
- 마인드셋: 정답이 정해지지 않은 모호한 문제를 해결하는 과정 자체를 즐기며, 기술적 한계에 도전하는 스타트업 환경에 최적화된 분.
- 해외 출장에 결격 사유가 없는 분
- 학위: AI, 컴퓨터 과학, 로보틱스 또는 관련 분야 박사 학위 보유자.
- 연구 실적: 주요 로보틱스/AI 학회(ICRA, IROS, RSS, CoRL, CVPR, ICCV 등) 논문 게재 이력.
- 실무 경험: 노이즈가 있는 센서 데이터 처리 알고리즘 설계 및 실제 하드웨어 브링업(Bring-up)/디버깅 경험.
- 엣지 인텔리전스: 실시간 시스템을 위한 모델 압축 및 온디바이스 추론 최적화 경험.
- 데이터 활용: 원격 제어(Teleoperation) 시스템 구축 및 대규모 로봇 데이터 수집 경험.
- 서류 전형 > 사전 인터뷰 (Phone Interview) > *직무 테스트 (Pre-Test) > 직무 면접 (Technical Fit Interview) > 종합 면접 (Culture Fit Interview) > 처우협의 > 최종 합격 및 입사
- 해당 전형은 포지션에 따라 변동될 수 있습니다.
- 각 전형의 세부 진행 방식은 개별 안내드립니다.
- 필요 시 직무 테스트 또는 면접 전형이 추가될 수 있으며, 이에 대한 상세 내용은 개별 안내드립니다.
- 본 공고는 상시채용으로 진행되며, 우수 인재 채용 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서 (CV), 자기소개서/경력기술서, 포트폴리오 (필수)
- 포트폴리오 첨부 시, 하단 안내 사항을 확인해 주시기 바랍니다.
- 성수
- 정규직 (단, 후보자 처우 협의 결과에 따라 고용형태가 변경될 수 있음)
Create a free Caio profile to unlock more results and save your role and location preferences.
Unlock free search