포지션 소개
Superb AI의 Simulation Engineer는 다양한 로봇·센서·태스크 조합에 대해 양질의 대규모 데이터를 얻을 수 있도록, GPU에서 수많은 환경을 병렬화하는 시뮬레이션 프레임워크를 구축합니다. 이 프레임워크는 RL 기반 정책 학습(locomotion, manipulation)에 활용되는 한편, 다양한 로봇 AI 모델의 배포 전 검증에도 쓰이며, 궁극적으로 Superb AI의 RFM·WFM 학습에 기여합니다.
이 포지션의 매력
- Founding Role로 사족로봇, 로봇팔, 휴머노이드에 적용할 수 있는 Physical AI의 시뮬레이션 프레임워크를 설계하고 구축합니다.
- FR3, Piper, G1, Go2 등 확보된 로봇 자산과 실험 공간을 제공합니다.
- 문제 정의부터 시스템 설계, 프레임워크 아키텍처, 도구 선택, 협업 방식까지 큰 자율성을 갖고 일합니다.
- 3D / 영상관제 / 데이터 역량과 결합된 새로운 Physical AI Application을 만들 수 있습니다.
주요 업무
시뮬레이션 프레임워크 설계
- 로봇·센서·태스크를 모듈식으로 조합하는 환경 API(Gymnasium 등)를 설계하고, 새로운 로봇 기종·도메인에 손쉽게 대응할 수 있는 플러그인 구조를 만듭니다.
- Isaac Sim·Isaac Lab·Omniverse, MuJoCo(MJX) 등 백엔드를 추상화하여, 다양한 도메인의 시나리오로 빠르게 확장 가능한 사내 시뮬레이션 인프라를 구축합니다.
동역학·제어·장면/에이전트 모델링
- Manipulation, locomotion 등 contact-rich 태스크의 동역학·제어(IK, OSC, 궤적 생성 등)와 actuator 모델을 구성하고 관련 시나리오를 만듭니다.
- ego 로봇뿐 아니라 군집 로봇의 협응, 보행자·군중 거동, 동적 장애물로 채워진 대규모 장면을 구성하고, 다른 agent의 behavior·policy를 모델링해 현실적인 상호작용 시나리오를 만듭니다.
- IMU·F/T·LiDAR·proprioception 등 센서의 노이즈·신호 특성과 통신 지연을 시뮬레이터에서 재현합니다.
GPU 병렬화 및 RL 환경 통합
- Isaac Lab tensor API·MJX·Warp 등으로 수만 개의 환경을 병렬화하고, 병목을 규명해 throughput(steps/sec) 등 성능 지표를 최적화합니다.
- RSL-RL·TorchRL·SKRL 등 RL 프레임워크와 통합하고, 실제로 정책을 학습시켜 환경의 정합성과 reward 설계를 검증합니다.
대규모 합성데이터 및 동역학 정렬
- 질량·관성·마찰 등에 대한 동역학 수준의 도메인 랜덤화를 수행하고, sim-to-real dynamics gap을 정량화·개선합니다.
- ROS 2 bridge 등을 활용한 Real-to-Sim·system identification으로 실로봇 동역학을 시뮬레이터에 정렬합니다.
- cuRobo·MimicGen·scripted 방식 등으로 데모를 자동 생성하여, 수십억 env-steps 규모의 로봇 학습 데이터를 구축합니다.
- Omniverse Replicator 등으로 pixel-perfect ground-truth(segmentation, 2D/3D detection, depth 등)와 multi-camera 일관 ID(MTMC) 라벨을 자동 생성해, perception·영상관제 모델용 합성 데이터를 대규모로 만듭니다.
- 데이터 커버리지·다양성 등 품질 지표를 측정해 ML 모델 학습에 곧바로 쓸 수 있는 데이터를 제공합니다.
자격 요건
- AI·Computer Science·Robotics 등 유관 분야 학위가 있거나 그에 상응하는 경험이 있는 분
- Robotics·Simulation 관련 3년 이상 실무 경험이 있는 분
- Isaac Sim·Isaac Lab·MuJoCo 등 로봇 시뮬레이터 기반 개발 및 통합 경험이 있는 분
- GPU 병렬 RL 환경 또는 대규모 병렬 시뮬레이션 구축 경험이 있는 분 (Isaac Lab·MJX·Warp 등)
- 제어 실무(IK·OSC 등)와 궤적 생성·충돌 회피 경험이 있는 분
- Dynamics gap 분석·디버깅과 domain randomization 실무 경험이 있는 분
- Linux 개발 환경(Docker, Git 등) 및 ROS 2 기반 시스템 개발 경험이 있는 분
우대 사항
- 오픈소스 로봇 시뮬레이션 프레임워크·RL 환경을 직접 설계·구축하거나 기여한 경험이 있는 분 (Isaac Lab, ManiSkill, RoboSuite 등)
- JAX·NVIDIA Warp·CUDA 등으로 물리 시뮬레이션을 가속하거나 물리엔진 내부(MuJoCo·PhysX 등)를 확장한 경험이 있는 분
- 대규모 장면(군집 로봇, 군중·동적 장애물 등) 또는 멀티에이전트 RL 환경(PettingZoo 등) 구축한 경험이 있는 분
- 사족로봇·휴머노이드 locomotion·navigation RL 시뮬레이션 경험 또는 AMR·차량 동역학 모델링 경험이 있는 분
- 보행자·군중 시뮬레이션 및 agent behavior 모델링 경험이 있는 분 (social-force, ORCA 등)
- 물리 기반 시뮬레이션 연구 경험이 있는 분 (whole-body control, MPC, system identification 등)
- VLA 또는 RFM/WFM 모델(GR00T, Cosmos 등)을 시뮬레이터에 통합한 경험이 있는 분
- Omniverse Replicator 등으로 perception 모델 학습용 synthetic data를 ground-truth와 함께 구축한 경험이 있는 분
채용 절차
서류 전형 --> 직무 인터뷰 --> 조직문화 인터뷰 --> 레퍼런스 체크 --> 처우 협의
- 직무 인터뷰 시, 현장 과제 및 직무 관련 Project 발표가 진행됩니다.
지원 전 안내
- Full-time 포지션의 경우 수습기간 3개월 후 정규 채용 여부가 결정됩니다. (수습 기간 급여 100% 지급)
- 제출 서류가 사실과 다른 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
- 제출 서류는 관계 법령에 따라 파기 및 반환합니다.
회사 소개
Superb AI는 Vision AI로 세상의 '눈'을 바꾸고 있습니다.
제조 공장과 물류센터, 공항, 호텔, 도시 인프라 등 사람의 시선이 닿기 어려운 곳에서도, Vision AI는 상황을 인식하고 판단을 지원해 산업의 효율을 높이며 세상을 더 스마트하게 변화시킵니다.
Superb AI는 환경에 최적화된 Vision AI를 구현하기 위해, 기업이 직접 필요한 AI를 개발할 수 있는 Superb Platform을 제공하며, 복잡한 산업 현장에는 Superb AI 기술로 완성된 맞춤형 솔루션을 구축합니다.
이미 삼성, 현대, 한화, 두산 등 국내 주요 기업은 Superb AI의 기술로 산업의 혁신을 이루고 있으며, Toyota, Pepsi 등 글로벌 기업과 NVIDIA, AWS와 같은 파트너와 함께 Vision AI의 가능성을 확장해 나가고 있습니다.
Vision AI가 바꿀 다음 세상의 기준, Superb AI와 함께 변화를 이끌 당신을 기다립니다. 🚀
