Physical AI Humanoid Control Engineer

• 로봇 모델링 및 모델 기반 제어기 개발
• Billi의 기구학·동역학 모델링(FK/IK, Jacobian, 접촉 모델)
• 실측 데이터 기반 시스템 파라미터 식별(마찰, 관성, 액추에이터 특성 등)
• 양팔 매니퓰레이터와 모바일 베이스의 전신 협응 제어(Whole-Body Control) 설계 및 구현
• 임피던스/어드미턴스 제어, 힘 제어, Hybrid Position-Force 제어 등 컴플라이언스 제어 설계 및 구현
• 모션 플래닝 및 궤적 최적화
• 매니퓰레이션과 모바일 매니퓰레이션을 위한 모션 플래닝, 충돌 회피 및 재계획 파이프라인 구축
• 인식·상태 추정 결과를 활용한 궤적 최적화 및 예측 제어(MPC 등) 개발
• 외력 추정과 접촉 인지 기반의 안전 인터랙션 제어
• 실시간 제어 시스템 및 AI 정책 통합
• 실시간 제어 루프 구현(제어 주기 관리, 스레드 동기화, 저지연 통신)
• ROS2 기반 제어 미들웨어 설계 및 액추에이터·센서 인터페이스 연동
• AI Research 팀의 학습 정책(VLA/IL/RL)과 저수준 제어기 통합 및 안전 제약(Safety Layer) 설계
• 예외 상황 감지(Fault Detection) 및 안전 복구(Recovery) 로직 설계
• 검증 및 현장 배포
• 시뮬레이션(Isaac Sim, MuJoCo 등)과 실기체에서 재현 가능한 실험 및 성공 지표 설계
• 실패 원인 분석 및 반복적인 개선, 현장 배포를 통한 엔드투엔드 신뢰성 확보
• HW·임베디드·Autonomy·AI Research 팀과 협업

형태

정규직

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