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[로보틱스랩] 학습 기반 Bi-manipulation 모델 개발
[로보틱스랩] 학습 기반 Bi-manipulation 모델 개발
최근 authoritative 목록에서 확인된 공고입니다.
- 근무지
- 의왕
- 경력
- 3년 이상
- 고용형태
- -
- 마감
- 2026-12-31T23:59:00.000000Z
- 최근 목록 확인
- 2026-09-10T01:47:13.426530Z
주요 업무
AI 모델이 로봇 제어 Action을 직접 예측하는 E2E 매니퓰레이션 기술을 연구·개선하고, 모델의 오판·불확실성과 수행 중 예외 상황을 실시간 감지하여 동작 제한·중지·재시도·안전 복귀를 수행하는 Fail Safe 기술을 개발함으로써 복잡한 양팔 조작 테스크의 안정적 로봇 구동을 보장하는 업무를 수행합니다. ■ E2E Manipulation · Bimanual Manipulation 기술 개발 - Imitation Learning 모델 개발 - Vision Language Action 모델 개발 - 강화학습을 이용한 VLA 모델 성능 개선 ■ Manipulation Fail-Safe · Bimanual Manipulation 안전성 보장 기술 개발 - AI 모델 신뢰도 기반 안전 제어 - 강화학습 기반 Fail Safe 성능 개선 - 로봇 조작 Fail Safe 설계 경험
자격 요건
· 전기ㆍ전자공학, AI, 컴퓨터사이언스 분야에서 석사 이상의 학위를 보유하신 분 · 3년 이상의 IL,RL,VLA를 이용한 로봇 매니퓰레이션 업무 경력을 보유하신 분 · 학습 기반 매니퓰레이션 기술의 양팔 로봇 적용 및 PoC 경험을 보유허신 분 · C/C++, git, Python, Pytorch 활용이 가능하신 분
우대 사항
· E2E 모델을 로봇 매니퓰레이션에 적용하여 서비스화를 수행한 경험을 보유하신 분 · 강화학습을 이용하여 VLA 모델 성능 개선 경험을 보유하신 분 · 안전한 매니퓰레이션을 위한 Fail Safe 기술 개발 경험을 보유하신 분
공고 내용
조직소개
우리 조직은 로봇이 복잡한 양팔 조작 태스크를 안전하게 수행하기 위한 End-to-End 매니퓰레이션 모델 개발과 실시간 Fail Safe 기술을 개발하는 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. · 지원 접수 시점별로 전형 일정이 상이할 수 있으며, 채용 완료 시 채용 공고가 조기 종료될 수 있습니다. · 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 이용 바랍니다. [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.