AI Research Scientist - Robot Action Model

ROBROS는 Multimodal Robot Manipulation 모델을 통해 실험실을 벗어나 실제 작업 환경에서도 안정적으로 동작하게 만들 인재를 찾고 있습니다.

본 포지션은 Multimodal 데이터를 통해 Robot을 제어하는 Robot Manipulation 모델 및 알고리즘을 설계·개발하는 역할입니다. Vision-Language 및 Generative Model을 기반으로 Robot이 시연 데이터로부터 행동을 학습하고 실제 환경에서 안정적으로 수행할 수 있도록, 모델 아키텍처부터 데이터 수집·학습·평가 전 과정을 주도합니다.

• Multimodal 데이터와 Robot Action을 결합한 Robot Manipulation Model Architecture 설계 • 최신 Vision-Language 및 Generative model 실험 및 개선

Imitation Learning 기반 제어 정책 학습

대규모 모델 학습 및 최적화 • GPU 클러스터/HPC 환경을 활용한 대규모 학습 및 hyperparameter 최적화 • Parallel/Distributed learning framework를 활용하여 학습 속도 및 정확도 극대화

연구 결과 검증 및 협업 • 시뮬레이션 및 실제 Robot 환경에서 성능을 종합적으로 테스트/분석 • 학습 Model을 실제 Robot에 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

Multimodal Model 학습 / 연구 경험 • Vision-Language Model, Vision-Language Action Model 학습 경험 • Vision Encoder, Multimodal Representation 등 Multimodal Learning 관련 연구 경험

모방학습(IL) 및 강화학습(RL) 이해 및 적용 경험 • DAgger, Behavior Cloning 등 모방 학습 알고리즘 적용 경험 • Q-learning, Policy Gradients 등 RL 알고리즘 적용 경험

프로그래밍 및 엔지니어링 역량 • Python, C++ 등을 활용한 로보틱스 AI 모델 개발 및 최적화 능력

깊은 수학적 기반 • 확률/통계 이론, 최적화 이론, 강화학습 등에 대한 탄탄한 수학적 기반

*** 지원자의 자격요건은 논문 작성이나 풍부한 연구 경험으로 뒷받침될 수 있습니다. ***

Robot 센서 기반 학습 경험 • 촉각(tactile) 및/또는 비전 기반 센서를 통한 Robot 학습 경험(Exposure)

로보틱스/자율주행 프로젝트 경험 • ROS 및 시뮬레이션 툴(MuJoCo, Isaac Sim 등)을 활용한 실제 Robot/가상 환경 통합 경험

데이터 파이프라인 및 MLOps 경험 • 데이터 관리, 모델 서빙, CI/CD 등 머신러닝 라이프사이클 자동화 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

• 자기계발비(학회, 세미나, 워크샵 등) 지원