테파로보틱스는 파인튜닝이나 커스터마이징 없이 바로 도입 가능한 AI 빈피킹(상자 속 물체를 하나씩 집어 꺼내는 작업) 솔루션을 개발합니다. 직접 구축한 고품질 실환경 데이터셋으로 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 학습시켜, 현재 미국 고객사의 양산 라인에서 실증을 진행하고 있습니다. 같은 데이터셋을 토대로 다음 단계인 WAM(World Action Model) 적용을 준비하고 있습니다. 함께 일하는 방식 하드웨어 - 최신 연구 성과를 Industrial Grade 하드웨어로 구현합니다. 데이터셋 - From scratch로 VLA를 학습시킬 수 있는 규모의 빈피킹 특화 실환경 데이터셋과 자체 생성 파이프라인을 갖췄습니다. 모델 - 상용화 가능하도록 오픈소스가 아닌 자체 아키텍쳐로 여러 종류의 로봇 손(End-effectors)를 하나의 모델로 학습합니다. 고객사마다 모델을 따로 만들지 않습니다. 단 하나의 모델을 계속 끌어올리는 방식으로 일하고, 그래서 각자의 개선이 곧바로 제품 전체의 성능으로 연결됩니다. 이 방식에 공감하시는 연구개발자분을 찾습니다.

• 빈피킹을 위한 VLA 모델의 아키텍처 설계·학습·성능 개선 • 실패 케이스 분석을 통한 개선 루프 운영 및 VLA를 위한 강화학습 방법론 개발 • WAM(World Action Model) 기술 초기 개발 • 데이터 생성 파이프라인 고도화 및 시스템화

• Python 기반 개발 경험, Git 협업 경험 • AI 연구개발 전반에 대한 이해도 • VLA/WAM 연구개발 트렌드에 대한 이해도

• 대규모 데이터셋 학습 및 관리 경험 • 원활한 커뮤니케이션 능력 • 유관 경력

1. 서류전형 2. 1차 면접 (실무진, 경력사항 검증) 3. 2차 면접 (실무진, 기술 검증) 4. 임원 면접 5. 최종 합격