Physical AI Lead Engineer

범용 Physical AI 아키텍처 및 학습 구조 설계(조립·체결→물류·서비스 확장 가능); Vision-Language-Action 기반 로봇 제어 구조 연구 및 VLM/MLLM/Policy Transformer 등 대규모 사전학습 모델 활용; 강화학습·모방학습·Policy Learning 기반 정책 및 일반화 구조 연구; Representation·Policy 설계로 다양한 작업 환경에서의 일반화 달성; Sim2Real 전이 및 데이터 효율성 개선; Manipulation, grasping, picking, navigation, task sequencing 등 통합 로봇 지능 연구; 연구 결과의 제품화(시스템 설계·확장, 공통 ML 파이프라인 구축, 실환경 적용 및 성능 개선); Vision/Motion/SW 팀과의 협업으로 end-to-end pipeline 구축 및 운영 효율화(파인튜닝 비용 최소화 등).

머신러닝/딥러닝/강화학습 등 관련 분야 실무 경험 5년 이상; 로봇 manipulation 또는 제어 관련 프로젝트 경험(실환경 또는 시뮬레이션); MuJoCo, Isaac Gym 등 시뮬레이터 활용 경험; Sim2Real 문제 경험(실로봇 적용 또는 동등 경험); 강화학습(RL), 모방학습(IL), Policy Learning 중 하나 이상을 활용한 시스템 구현 경험; PyTorch 또는 TensorFlow 기반 모델 설계 및 학습 경험; 데이터 수집→학습→배포를 포함한 end-to-end ML 파이프라인 경험; 팀 또는 프로젝트 리딩 경험(소규모도 가능).