로봇용 3D 비전 및 시뮬레이션 솔루션을 개발하는 인공지능(AI)·로보틱스 스타트업에서 로봇 러닝 엔지니어를 채용중입니다 ＜＞ 핵심성과 및 개인 KPI 시뮬레이션과 원격조작 기반의 로봇 학습 데이터 수집 파이프라인 구축 조작·이동 조작 정책의 학습 및 실제 로봇 배포, 작업 성공률·일반화 성능 개선 ＜＞기술 스택: Python, PyTorch, NVIDIA Isaac Sim / 강화학습, 모방학습, 모션 플래닝

1. 시뮬레이션 및 원격조작 기반 데이터 수집 Isaac Sim의 로봇·객체 상태와 작업 조건에 따라 모션 플래닝·역기구학(IK) 기반 자동 수집 및 원격조작(teleoperation) 기반 시연 수집 구현. 영상·로봇 상태·행동 데이터를 동기화하고 학습용 데이터셋 구축 2. 작업 환경 설계 및 정책 학습 관측·행동 공간, 보상 함수, 종료 조건 및 도메인 랜덤화 설계. 기존 강화학습 알고리즘으로 조작(manipulation) 및 이동·조작 통합(loco-manipulation) 정책을 학습하고 성능 평가 3. Sim-to-Real 전이 및 실제 로봇 검증 학습된 정책의 관측·행동 인터페이스, 제어 주기 및 좌표계를 실제 로봇에 맞춰 연동·배포. 실제 공간에서 작업 성공률과 강건성을 평가하고 실패 원인을 분석하여 환경·데이터·학습 설정 개선

• 로봇공학·기계공학·전기전자공학·컴퓨터공학 등 관련 전공 학사 이상 및 로봇 연구개발 경력 5년 이상, 또는 해당 분야 박사 학위 보유 • NVIDIA Isaac Sim에서 로봇 시뮬레이션 환경과 manipulation 작업을 직접 설계·구현한 경험 • Python·PyTorch 기반 강화학습 또는 모방학습으로 manipulation 정책을 학습하고 실제 로봇에서 평가한 경험 • 강체 변환, 정·역기구학, 자코비안, 로봇 동역학·피드백 제어 및 모션 플래닝의 기본 원리에 대한 이해

• 휴머노이드 또는 이동형 매니퓰레이터의 보행·loco-manipulation 정책 학습 경험 • 모션 플래닝·IK 또는 원격조작 기반 시연 데이터 수집 파이프라인 구현 경험 • Isaac Lab·ROS 2 또는 로봇 파운데이션 모델(π₀, NVIDIA GR00T 등)의 적용·미세조정 경험

서류 전형 및 면접