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[제조로보틱스] 로봇 작업 정책 학습 데이터 생성 파이프라인 개발
[제조로보틱스] 로봇 작업 정책 학습 데이터 생성 파이프라인 개발
최근 authoritative 목록에서 확인된 공고입니다.
- 근무지
- 의왕연구소
- 경력
- unknown
- 고용형태
- -
- 마감
- 2026-09-13T17:00:00.000000Z
- 최근 목록 확인
- 2026-09-10T01:47:13.426530Z
주요 업무
피지컬AI 기술을 바탕으로 로봇이 제조 공정 내에서 태스크를 원활히 수행할 수 있도록 글로벌 수준 합성 데이터 파이프라인을 직접 설계하고 운영하여 로봇 지능 고도화를 주도하는 업무를 수행합니다. ■ 물리 기반의 가상 환경 구축 · isaac Sim/Mujoco 및 USD(Universal Scene Description)기반의 고정밀 가상 환경 및 센서 모델링 · 실시간 물리 엔진(Physx) 파라미터 튜닝을 통해 강체/연성체 동역학 및 접촉 모델의 Sim-To-Real Gap을 최소화 · 다양한 씬에 대한 대용랑 데이터 획득 퍼이프라인 설계 및 검증 ■ 합성 데이터 파이프라인 설계 및 자동화 · 도메인 랜덤화 기법을 활용한 인지 모델 학습용 합성 데이터 생성 · 조명,질감,노이즈, 날씨 등 환경 변수를 랜덤화 하여 학습모델 강건성 확보 ■ 가상 센서 모델링 및 검증 · 가상 환경 내에서 Ridar,LiDAR, Vision(+stereo) 기반의 포즈 추정(6DOF) 알고리즘 성능 평가(2/3D 비전) ■ 로봇 실증 검증 · ROS2기반의 로봇 플랫폼에서 성능 검증
자격 요건
· 컴퓨터 과학, 정보 기술 또는 관련 분야 석사 이상의 학위를 보유하신 분 · C++/Python/CUDA를 활용한 로보틱스 2/3D 소프트웨어 개발 경험을 보유하신 분 · ROS2 기반의 로봇 비전 시스템 설계 경험을 보유하신 분 · 로봇 비전 시스템 Calibration 및 좌표계 정합 경험을 보유하신 분
우대 사항
· 강화학습/모방학습을 기반의 로봇 Grasping Pose 추정/제어 프로젝트 경험을 보유하신 분 · Top tier AI/Robotics/ML 논문 게재 경험을 보유하신 분 · 비즈니스 영어 커뮤니케이션 및 영어 문서 작성 역량을 보유하신 분 · 자율주행, 물류/서비스 로봇 등 실제 로봇 플랫폼 개발 경력을 보유하신 분
공고 내용
조직소개
우리 조직은 제조부문 디지털 데이터 중심의 SDF 실현을 위한 당사 전반의 디지털트윈 개발 및 전략을 수립하고, 실효성 높은 유스케이스 기반 기술 개발 및 디지털트윈 서비스와 플랫폼을 구축하고 지원하는 업무를 수행합니다.
전형절차
지원서 접수 → 서류전형 → 면접전형 (인성검사) → 채용검진 → 최종합격
기타
[지원자 참고사항] · 취업보호대상자(장애,보훈 등)는 관계 법령에 의거하여 우대합니다. · 지원서 접수는 현대자동차 채용 홈페이지를 통해 접수하며, 그 외의 개별 접수는 받지 않습니다. · 지원서 접수 마감일에는 지원자가 대거 몰려 입사지원이 어려울 수 있으니, 여유있게 미리 제출하시기를 권장합니다. · 필요 시 전형단계에서 과제가 진행 될 수 있습니다. · 채용 전형 진행에 따라 일정이 조정될 수 있습니다. · 채용공고 내 직급은 변동 가능성이 있으며, 개인별 경력 및 평가를 고려하여 처우협의 과정을 통하여 최종 확정됩니다. · 채용 관련 문의는 채용 홈페이지 內 [FAQs] 메뉴를 확인하시거나 '1:1 문의하기'를 이용바랍니다. [기타 유의사항] · 아래 요건에 해당 시, 합격이 취소되거나 전형상 불이익을 받을 수 있습니다. - 지원서를 포함하여 채용 전형 진행 중 모든 과정에서 제출한 내용이 사실과 다르거나 문서로 증빙이 불가할 경우 - 회사 내규 상 정상근무가 불가능할 경우 - 해외여행에 결격 사유가 있는 경우(남성의 경우, 회사가 지정한 입사일까지 병역 미필 또는 병역 면제되지 않은 분 포함) - 최종 합격 후, 회사가 지정하는 입사일에 입사 불가할 경우 · 당사는 제3자의 영업비밀을 존중하고, 부정경쟁방지 및 영업비밀 보호에 관한 법률 등 관련 법령을 준수하기 위해 노력하고 있습니다. 채용 전형 과정에서 전/현직장의 영업비밀을 침해하거나 전/현직장에 대한 비밀유지의무를 위반하지 않도록 각별히 유의하시기 바랍니다.