로브로스에서 Multimodal Robot Manipulation 모델을 연구할 AI Research Scientist를 채용합니다. 강화학습(RL) 및 모방학습(IL)에 대한 깊은 이해와 실무 경험이 필수입니다. 실제 로봇 환경에서 안정적인 동작을 구현하기 위한 Reward model 연구와 Offline-to-online RL 파이프라인 개발을 주도하게 됩니다. 석사 이상의 학위 또는 논문 실적을 보유한 분을 우대합니다.
AI Research Scientist - Robot Action Model
AI파트 AI학습팀정규직경력전문연구요원 가능
Multimodal Robot Manipulation 모델에 강화학습(Reinforcement Learning; RL)을 적용하여 실험실을 벗어나 실제 작업 환경에서도 안정적으로 동작하게 만들 인재를 찾고 있습니다. 본 포지션은 Multimodal Manipulation Model에 맞는 RL 알고리즘을 연구 · 개발하고, Imitation Learning만으로는 학습이 어려운 고난도 행동을 효율적, 효과적으로 학습시키는 것을 핵심 목표로 합니다.
Offline-to-online 강화학습을 통한 모델 개선
기존에 수집한 Offline data를 최대한 활용하는 Offline-to-online sample-efficient 알고리즘 연구
Offline-to-online 강화학습을 모델 개발에 효율적으로 적용하기 위한 파이프라인 개발
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Manipulation task에 적합한 Reward model 연구 · 개발
Multimodal 데이터를 활용하며 복합적인 Task를 성공적으로 풀기 위한 최적의 Reward model 연구 · 개발
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정책 학습 / 배포 및 성능 평가
Robot Manipulation Task를 위한 강화학습 알고리즘 개발, 학습, 배포
학습된 정책의 성능 지표를 정의하고 테스트 및 평가
연구 결과 검증 및 협업
시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 모델 성능을 종합적으로 테스트하고 분석
학습 Model을 실제 로봇에 적용하기 위해 하드웨어 / 소프트웨어 팀과 협업 수행
AI, 로보틱스 등 관련 분야 석사 · 박사학위 소지자 또는 이에 준하는 경력
탄탄한 머신러닝 / 딥러닝 지식
Neural Network, Transformers, Diffusion, Flow Matching 등 핵심 모델 구조에 대한 깊은 이해 및 실무 활용 능력
Manipulation task에 적합한 Reward model 연구 · 개발
Multimodal 데이터를 활용하며 복합적인 Task를 성공적으로 풀기 위한 최적의 Reward model 연구 · 개발
모방학습(IL) 및 강화학습(RL) 이해 및 적용 경험
IL / RL 알고리즘(Q-learning, Policy Gradients 등) 적용 경험
Online / Offline RL 알고리즘(PPO, SAC 등)에 대한 이해 및 활용 경험
Domain randomization, Curriculum learning, Reward shaping 등 일반적인 RL 기법에 대한 친숙함
시뮬레이션 또는 실제 환경에서의 정책 학습 경험
시뮬레이션 또는 실제 Robot 환경에서 정책을 학습·검증해 본 경험
프로그래밍 및 엔지니어링 역량
프로그래밍 및 엔지니어링 역량
PyTorch로 프로덕션 수준의 코드 작성 경험
Git 등 버전 관리 시스템 활용 능력
탄탄한 머신러닝 / 딥러닝 지식
Neural Network, Transformers, Diffusion, Flow Matching 등 핵심 모델 구조에 대한 깊은 이해 및 실무 활용 능력
깊은 수학적 기반
시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 모델 성능을 종합적으로 테스트하고 분석
학습 Model을 실제 로봇에 적용하기 위해 하드웨어 / 소프트웨어 팀과 협업 수행
협업 및 커뮤니케이션 역량
시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 모델 성능을 종합적으로 테스트하고 분석
학습 Model을 실제 로봇에 적용하기 위해 하드웨어 / 소프트웨어 팀과 협업 수행
로보틱스 또는 자율주행 프로젝트 경험
ROS, 시뮬레이션 툴(MuJoCo, Gazebo 등)을 활용한 실제 로봇 / 가상 환경에서의 모델 통합 경험
데이터 파이프라인 및 MLOps 경험
데이터 관리, 모델 서빙, CI / CD 등 머신러닝 라이프사이클 자동화 경험
분산 · 병렬 학습 환경 경험
GPU 클러스터 또는 HPC 환경 등에서 대규모 모델 학습 및 최적화 경험
논문 작성 및 Conference 발표 경험
ICLR, ICML, NeurIPS, ACL(ACL, EMNLP, NAACL), ICRA, IROS, IROS, RSS, CoRL 등 Top-tier ML, 로보틱스 Conference / Journal에 1저자 논문 게재 및 발표 경험
복잡한 문제를 해결하기 위해 필요한 일을 끝까지 해내는 긍정적인 태도를 가진 분
오너십과 책임감을 바탕으로 팀의 실행력을 끌어올리는 분
원활한 커뮤니케이션과 협업을 기반으로 함께 움직일 수 있는 분
자기주도적으로 문제를 정의하고 해결할 수 있는 역량을 가진 분
근무지
서울특별시 성동구 연무장5가길 25 (성수역 SKV1 Tower) 601호
고용 형태
정규직 (수습 3개월, 협의 가능)
전문연구요원 (병역특례) 가능
근무 시간
유연근무제 (코어타임 11:00-15:00)
급여
협의 후 결정
복지 및 지원
간식, 커피, 음료 상시 제공
생일 휴가
연 2회 명절 선물
자기개발지원비 지원 (직무 관련 도서, 학회 및 세미나, 전시회, 워크샵 등)
