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Research|플래닛 대전[신입/경력] 강화학습 (RL) 기반 로봇 로코모션 제어 연구원 (Legged robot locomotion)채용 시 마감

기간제(계약직)대면근무AI·머신러닝연구·R&D

AI 요약

강화학습 기반 다족형 로봇 로코모션 제어 알고리즘을 연구·개발하고, 시뮬레이션 학습 및 sim-to-real 적용, 실로봇 검증까지 수행하는 연구개발 직무입니다.

주요 업무

강화학습 기반 다족형 로봇 보행/주행 제어 정책 설계 및 학습, 다양한 지형·외란 환경에서의 안정적 보행 및 균형 제어 알고리즘 개발, RL 정책과 MPC/WBC 등 모델 기반 제어의 결합 및 고도화, 대규모 병렬 시뮬레이션 환경 구축 및 학습 파이프라인 설계, domain randomization 등 sim-to-real 기법 적용, 학습 정책의 실 로봇 배포 및 성능 검증·튜닝, 실험 설계 및 정량 평가, 학회·논문 발표 등 연구 성과 도출, 펌웨어/제어 팀과의 실시간 제어 시스템 통합

자격 요건

박사 이상(로봇공학, 기계공학, 전기전자, 컴퓨터공학, AI 관련 분야), 신입 및 경력 무관, 강화학습(RL) 기반 로봇 제어 연구 경험, 다족형 로봇 제어 연구 또는 프로젝트 경험, 시뮬레이션 기반 모델 학습 및 sim-to-real 적용 경험, Python 및 PyTorch(TensorFlow) 기반 모델 개발 역량

기술 스택

PythonPyTorchTensorFlowIsaac GymIsaac SimMuJoCoRaiSimMPCWBCZMP

AI 점수 95core

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