Physical AI Engineer

• Vision-Language-Action(VLA) 모델 및 임바디드 Foundation Model의 학습·파인튜닝 및 평가 • 로봇 매니퓰레이션(Pick & Place, Assembly, Tool-use 등) 정책 학습 및 실기 검증 • 강화학습(RL) 기반 정책 학습 파이프라인 구축 및 Sim2Real Transfer 실험 • Isaac Sim, MuJoCo 등 시뮬레이션 환경에서 데이터 수집·합성·도메인 랜덤화 수행 • 카메라·LiDAR·IMU 등 다양한 센서 데이터를 활용한 Perception 모듈 개발 (Object Detection, Segmentation, 6D Pose Estimation, SLAM 등) • 자율주행/휴머노이드 로봇의 인지-판단-제어 파이프라인 프로토타이핑 • 실세계 데이터 수집·라벨링 파이프라인 설계 및 데이터셋 구축 • 최신 Physical AI / Embodied AI 관련 논문 리뷰 및 사내 기술 공유

• 경력 (1~ 10년)

• 로봇 매니퓰레이터(UR, Franka, xArm 등) 또는 휴머노이드 로봇 실기 운용 경험 • Diffusion Policy, ACT, Behavior Cloning, Imitation Learning 등 정책 학습 알고리즘 구현 경험 • NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab, MuJoCo, Gazebo, PyBullet 등 시뮬레이터를 활용한 학습 파이프라인 구축 경험 • Open X-Embodiment, RT-X, LeRobot 등 공개 데이터셋·프레임워크 활용 경험 • LLM·VLM(Vision-Language Model) 파인튜닝 및 프롬프트 설계 경험 • 자율주행 인지(BEV, Occupancy, 3D Object Detection) 또는 SLAM 관련 실무·연구 경험 • CUDA·분산학습(DDP, DeepSpeed 등) 또는 모델 경량화·온디바이스 추론 최적화 경험 • 국내외 Top Tier 컨퍼런스(NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, CoRL, ICRA, IROS, RSS 등) 논문 게재 또는 워크숍 발표 경험 • 관련 분야 대회 입상 경험 (RoboCup, ICRA Grasping & Manipulation, Habitat Challenge, CARLA Challenge, NeurIPS Real Robot Challenge, K-휴머노이드 챌린지 등)