긴트에서 농업용 자율주행 로봇의 Physical AI를 고도화할 AI/ML 엔지니어를 채용합니다. 컴퓨터비전 및 VLM/VLA 모델 개발 실무 경험과 학습-배포 파이프라인 설계 역량이 필수입니다. 최신 논문을 실무에 적용하고, 모델을 실제 로봇에 배포하여 농업 현장의 혁신을 이끌어갈 분을 찾습니다.
• 자율지능 개발팀(AID)은 농업용 자율주행 로보틱스를 전통적 제어·컴퓨터 비전을 넘어 Physical AI 기반으로 진화시키는, 미래를 만드는 팀입니다.
• 오픈 로보틱스 표준과 GPU 가속 시뮬레이션·AI 풀스택을 축으로, Real2Sim2Real을 통한 신뢰성 높은 자율 로보틱스를 실제 농업 현장에 구현합니다.
• 자율 방제와 수확 로봇 등을 실제 양산·현장 배포하며, 시뮬레이션 검증부터 엣지 배포까지 단절 없는 파이프라인을 직접 설계·구현합니다.
• 단순 기능 개발을 넘어, 인식-판단-제어 인터페이스를 모듈형 아키텍처로 전통 CV에서 VLM/VLA로 무중단 전환이 가능한 차세대 자율화 플랫폼을 지향합니다.
• 개발·연구·문서화·양산 전 과정을 AI 에이전트를 '팀원'으로 두고 수행하는, AI-native 개발 문화를 표준으로 삼는 팀입니다.
• Perception 모델 개발·CV→VLM 전환: 농업 도메인에 특화된 Perception 모델(검출·분할·깊이)을 개발하고, 현행 CV를 VLM으로 전환해요.
• VLA 행동정책 학습·제어 연결: Foundation VLA를 파인튜닝해 행동정책을 학습하고, 모델 추론을 실제 기체 제어로 연결해요.
• 모델 최적화·엣지 배포: TensorRT·양자화·Jetson으로 모델을 최적화해 엣지에 배포하고, sim2real 갭을 줄여요.
• 데이터셋 조율·성능 고도화: 학습 데이터셋 구성과 믹스를 조율하고, 가상·실차 검증 루프로 모델 성능(개입률·성공률)을 고도화해요.
• 팀 공동 과제 수행: LLM 미션 플래너·RAG, World Foundation Model(Cosmos) 운영, 데이터 요구사항 정의 등 팀 공동 과제를 함께 수행해요.
• 컴퓨터비전·머신러닝·로보틱스 등 관련 분야 석사 이상이거나, 그에 준하는 연구 역량을 갖추신 분
• 관련 경력 5~7년 차이신 분 (석사 학위 보유 시 경력 2년을 인정해요)
• 최신 논문을 읽고 구현·재현해 자신의 문제에 적용하며, 가설을 실험과 평가지표(ablation 등)로 검증할 수 있는 분
• 딥러닝 Perception(검출·분할 등) 또는 VLM/VLA 모델 개발 실무 경험이 있으신 분
• 학습–평가–배포 파이프라인을 직접 설계·운영해 본 경험이 있으신 분
• 학습한 모델을 실제 제품·하드웨어(차량·로봇 등)에 적용하고, 엣지·실시간 추론으로 배포해 본 경험이 있으신 분
• ML 시스템·프로젝트를 처음부터 설계해 끝까지 끌고 가거나, 기술적으로 리드해 본 경험이 있으신 분
• Foundation VLA 파인튜닝 경험이 있으신 분 (π0 / π0.5, OpenVLA, GR00T 등 · OXE 데이터)
• 모델 경량화·엣지 추론 최적화 경험이 있으신 분 (TensorRT, 양자화, Jetson)
• 자율주행·로봇 제어(ROS 2, 센서 퓨전, RTK-GNSS)에 대한 이해가 있으신 분
• 시뮬레이션 기반 학습데이터 활용 경험이 있으신 분 (Isaac Sim, Replicator, Cosmos)
• World model 또는 합성데이터 기반 학습 경험이 있으신 분
• top-tier 학회·저널(CVPR, ICCV, NeurIPS, ICLR, CoRL, ICRA, RSS 등)에 논문을 게재해 보신 분
• 비정형 농업 환경에서 동작하는 차세대 인지·행동정책 모델(VLM/VLA)을 직접 설계·학습하며,
Real2Sim2Real 선순환의 '학습' 축을 책임지는 시니어로 일할 수 있어요.
• 모델 설계부터 엣지 배포, 실차 적용까지 ML 시스템 전 주기를 직접 끌고 가며,
연구와 양산을 잇는 경험을 쌓을 수 있어요.
• Physical AI와 차세대 자율화 플랫폼(CV→VLM/VLA 전환)을 지향하는 AID팀에서,
최신 Foundation 모델과 World model을 실제 로봇에 적용하는 기술 역량을 확장할 수 있어요.
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채용 전형 간 정보가 유출되지 않도록 면밀히 관리하겠습니다.
