🔥합류할 팀을 소개합니다! Physical AI Platform 팀은 VLM·VLA 같은 foundation model, 강화학습·모방학습, 3D perception을 실제 로봇에 연결해, 로봇이 새로운 작업을 빠르게 배울 수 있게 하는 AI 플랫폼을 만듭니다. 특정 솔루션 하나에 종속되지 않고, 여러 솔루션과 로봇 폼팩터에서 공통으로 쓰는 기술을 플랫폼 형태로 설계하는 것이 저희의 역할입니다. 그 위에서 AI가 작업을 이해·계획하고, 학습된 skill과 검증된 모션·비전 기능을 조합해 실행하는 Agentic Robot을 개발합니다. 시뮬레이션에서 학습하고 실기에서 검증한 기술을 각 솔루션이 현장에 바로 적용할 수 있는 형태로 제공합니다. ✅Physical AI Engineer 로봇이 물체와 주변 공간을 3D로 이해·추론하고, 그 결과로 여러 단계에 걸친 작업을 계획하고 수행할 수 있게 하는 Physical AI 기술을 개발하는 자리입니다. 비전과 공간 추론을 중심으로, motion planning부터 학습 기반 manipulation policy, VLM 기반 long-horizon 작업 계획까지 연결합니다.

🚀이런 미션을 주도합니다! • 로봇 작업을 위한 객체 인식 및 3D 장면 이해 (open-vocabulary detection·segmentation, 6D pose estimation 등) 를 구현합니다. • 물체 간 관계, 배치, 파지 가능 영역(affordance)을 추론하고 작업 중 장면 상태를 추적하는 spatial reasoning 개발합니다. • Motion·grasp planning부터 학습 기반 manipulation policy(imitation learning, RL, VLA 등)까지, 작업 특성에 맞는 실행 방식을 설계·개발하고 여러 로봇 형태(cross-embodiment)에 적용 가능한 구조로 구현합니다. • 공간 추론을 바탕으로 한 long-horizon 작업 계획: VLM agent 기반 작업 분해, 단계별 skill(motion planning,grasp planning, 학습 policy 등) 호출, 실행 결과 확인과 실패 복구합니다. • VLM·vision foundation model fine-tuning과 합성 데이터로 새 물체·환경에 빠르게 적응하는 기술 개발, 실기 로봇 평가 프로토콜·benchmark 구축 및 closed-loop 검증합니다.

🎯아래 역량을 증명해 오신 분을 찾습니다! • 석사 학위 및 유관 경력 3년 이상, 또는 박사 학위나 그에 준하는 경력을 보유한 분 • 딥러닝 기반 Computer Vision 또는 3D Perception 개발 경력 (객체 인식, segmentation, 6D pose estimation, point cloud 처리 등)과 3D geometry·카메라 모델·좌표계 변환에 대한 이해를 보유한 분 • Motion planning(sampling-based planning, trajectory optimization 등)과 학습 기반 manipulation policy(IL·RL·VLA)를 모두 이해하고, 둘 중 하나 이상을 직접 개발한 경험이 있는 분 • 다음 중 1개 이상 분야의 경험이 있는 분: vision foundation model·VLM fine-tuning, VLM agent 기반 작업 계획 • 인식 결과를 motion·grasp planning 또는 manipulation policy와 연결해 시뮬레이션이나 실기 로봇에서 검증한 경험이 있는 분 • Python·PyTorch 필수, C++ 및 OpenCV·Open3D 등 3D 처리 라이브러리 활용이 가능한 분

⚡이런 경험이 있으시면 더욱 강력한 시너지를 낼 수 있습니다! • Motion planning(MoveIt, cuRobo 등)과 학습 기반 policy(π0, GR00T, Diffusion Policy, ACT 등)를 결합한 manipulation 시스템을 실기 로봇에 적용한 경험이 있는 분 • VLM·LLM agent 기반 long-horizon task planning 개발 경험 (작업 분해, skill 선택·조합, 불확실성 감지, 실패감지·복구 등)이 있는 분 • Spatial reasoning VLM 또는 3D scene understanding 경험이 있는 분 (scene graph, 3D Gaussian Splatting 등) • 사람 시연·egocentric 영상, teleoperation, 시뮬레이션 합성 데이터, world model 등으로 로봇 학습 데이터를 확장하고 sim2real에 적용한 경험이 있는 분 • Robotics & AI 주요 학회(CVPR, ICCV, ICRA, CoRL 등) 논문 또는 관련 오픈소스 기여 경험이 있는 분

✔️채용 전형 서류 전형 ＞ DCAT(온라인 인성검사) ＞ 실무 면접(전문성/SI) ＞ 경영진 면접(임원/CEO) ＞ 처우협의 ＞ 채용 검진 ＞ 입사 • 전형 절차는 진행 상황에 따라 변동(추가/생략)될 수 있습니다. • 서류 합격자에 한 해, 커리어 두산으로 지원서 작성을 요청할 수 있습니다. • DCAT(온라인 인성검사)는 신입/경력 구분없이 모든 후보자를 대상으로 진행됩니다. • 전문성 면접은 직무역량을 검증하기 위함으로 이력서 및 포트폴리오 기반 질의응답 형태로 진행됩니다. • SI(Structured Interview)는 두산의 구조화된 인재 검증 면접으로 질의응답 형태로 진행됩니다. • 경영진 면접은 조직 적합성 및 문화적합성을 종합적으로 판단하며 질의응답 형태로 진행됩니다.

✔️유의 사항 • 해당 공고는 상시 영입으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다. • 결과는 지원서에 작성해주신 메일로 개별 안내됩니다. • 경력 사항은 누락이나 수정 없이 지원서에 모두 기재해주시길 바랍니다. • 보훈 대상자 및 장애인 등 취업 보호 대상자는 관계 법령에 따라 우대합니다. • 남성의 경우 병역 이행을 완료하였거나 면제된 분에 한 해 지원이 가능합니다. • 입사 지원 서류에 허위 기재 사실이 발견될 경우, 불합격 또는 입사가 취소될 수 있습니다. • 해외여행 또는 국가공무원법상 결격 사유에 해당되는 경우 채용이 취소될 수 있습니다. • 이전 직장 등에서 징계 사실이 있는 경우 지원 서류에 사실대로 기입하여야 합니다. ✨혜택 및 복지 • 출퇴근이 자유로운 선택적 근로시간 제도 (코어타임 10~15시)  • 구성원의 업무 및 일정을 효율적으로 조정할 수 있는 시간차 휴가 제도 • 여름 휴가 최대 2주(유급휴가 5일 및 휴가비 지급), 겨울 휴가 최대 1주 사용 가능 • 두산베어스 야구 경기 관람 티켓 지급 • 1인 1법인카드로 유연한 경비 사용 가능 • 점심 식사 및 교통비로 활용 가능한 PAYCO 복지 포인트 지급 • 국내 최고 수준의 자녀양육지원 제도 (출산/육아/학자금) • 본인 및 가족 건강을 위한 연 1000만원 한도 의료비 지원 • 개인 건강을 위한 단체상해보험 및 종합건강검진과 심리상담 지원 • 신협 연계 저축장려금 • 장기근속포상 제도 운영 • 더 나은 성장을 위한 직위/직책 승진 신청 제도 운영 (PDS/LDS/EDS)