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[독자 AI 파운데이션 모델 개발] Reinforcement Learning Research/Engineering Internship

정규직(풀타임)대면근무AI/머신러닝

AI 요약

LG AI연구원 Physical Intelligence Lab에서 EXAONE 기반 자율형 로봇 제어 기술 개발을 담당할 강화학습 중심 연구원을 모집합니다. 대규모 로봇 시뮬레이션 환경 구축, LLM/VLM 기반 보상 설계와 계층적/오프라인 강화학습 연구, 다중 로봇 협동 제어 알고리즘 개발, 시뮬레이션 학습의 현실 로봇 적용 및 안전한 탐색 기법 연구 등을 수행합니다.

주요 업무

EXAONE 기반 자율형 로봇 제어 기술 개발(강화학습 기반), Isaac Lab 등 활용한 대규모 로봇 학습용 시뮬레이션 환경 구축, LLM/VLM을 활용한 보상 함수 설계 및 계층적 강화학습 연구, VLA 모델 기반 강화학습 적용 및 오프라인 강화학습 아키텍처 설계, 다중 로봇 협동 제어 알고리즘 연구, 시뮬레이션 학습 모델의 현실 로봇 적용 및 안전한 탐색 기법 연구.

자격 요건

관련 분야 석/박사 과정 또는 동등 수준의 연구 경험 보유자, 관련 프로젝트 경험자, 강화학습 및 로봇 시뮬레이터 활용 능숙자. 우대: 시뮬레이션 환경 구축 및 현실 로봇 적용 경험, 뛰어난 프로그래밍 역량 및 로봇 환경 개발 엔지니어링 경험, Top-tier 컨퍼런스 논문 발표자. 합격 즉시(3월~) 근무 가능자, 최소 4개월 이상 근무 가능(최소 26/6/30까지).

기술 스택

강화학습계층적 강화학습오프라인 강화학습로봇 제어 알고리즘로봇 시뮬레이터Isaac Lab시뮬레이션 환경 구축시뮬레이션→현실(sim2real)LLMVLMVLA 모델Python로봇 환경 개발(엔지니어링)

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