[Physical AI] AI Research Engineer

• 최신 AI 기반 로봇 제어 모델 개발
• 강화학습(RL) 및 모방학습(IL)을 활용한 로봇 조작(Manipulation) 정책(Policy) 학습 및 최적화
• AI 모델의 추론 결과를 실제 로봇 제어 스택과 연동하고, 안전성(Safety)을 확보하는 로직 설계
• 시뮬레이션 환경 구축 및 Sim-to-Real 최적화
• Isaac Sim, MuJoCo 등을 활용한 물리 시뮬레이션 환경 구축 및 유지보수
• 시뮬레이션 상에서 제어 알고리즘 성능을 검증하고, 파라미터 튜닝 프로세스 자동화
• 시뮬레이션과 실제 환경의 차이(Sim-to-Real Gap) 분석 및 보정
• 로봇 제어 시스템 통합 및 실환경 검증
• 현장에서 안정적으로 동작하는 강건한(Robust) 제어 시스템 설계 (Kinematics 기반 분석 포함)
• 예외 상황 감지(Fault Detection) 및 안전 복구(Recovery) 아키텍처 설계

형태

정규직

서류 지원 -> 1차 컬쳐핏 인터뷰 (화상 30분) -> 2차(직무) 인터뷰 -> 3차(임원) 인터뷰 -> 레퍼런스 체크 -> 최종 합격