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핵심 업무​

• 다양한 실제 로봇을 활용하는 Embodied AI 시스템의 연구 및 개발
• VLM/VLA 기반으로 로봇이 환경과 사용자의 instruction을 이해하고, 계획을 수립하며 실제 행동으로 연결하도록 모델 및 architecture 고도화
• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 모델을 평가하고 failure case를 분석하여 성능 개선
• 연구 결과를 실제 로봇 시스템에 통합하고, perception–reasoning–action으로 이어지는 전체 pipeline을 고도화

필수 역량​

• VLM, VLA, Multimodal Agent, Robot Learning 중 하나 이상의 분야에 대한 연구 또는 개발 경험
• 복잡한 문제를 정량 지표, Benchmark, Ablation Study 등으로 정의하고 실험적으로 검증할 수 있는 연구 역량
• 모델의 성능 저하 또는 failure case를 분석하고, 가설 수립과 반복 실험을 통해 개선할 수 있는 문제 해결 능력
• AI 관련 기술 논문 및 문서를 읽고 이해하는 데 무리가 없는 수준의 영어 능력

우대 사항​

• VLM/VLA/VLN 또는 Multimodal Agent의 학습 경험
• Manipulation, Navigation 등 실제 로봇 task 관련 연구·개발 경험
• Isaac Sim, Habitat 등 시뮬레이터 활용 경험
• Sim-to-Real 또는 실제 로봇 대상 policy/model deployment 경험
• 관련 분야 학회 논문 제출/게재 또는 의미 있는 Open Source Contribution 경험

핵심 업무​

• 로봇, 챗봇 시스템 등 실제 프로젝트와 과제에 적용되는 Agentic AI 기술 연구 개발
• Language Model을 활용한 Agentic Workflow 개발 및 로봇이 주변 환경을 잘 이해하게 하기 위한 Embodied Scene Understanding 연구
• 다수 Agent의 역할 분담·의사소통을 위한 Multi-agent Collaboration 설계 및 모니터링과 성능 검증/개선을 위한 Agent Harness 구현

필수 역량​

• Language Model · Agent 시스템의 동작 원리를 이해하고, 최신 연구를 실제 시스템으로 구현할 수 있는 역량
• Agentic Workflow를 설계·구현할 수 있는 개발 능력
• 복잡한 문제를 Agent, Tool, Memory, Environment 간의 상호작용으로 구조화하고 end-to-end로 분석할 수 있는 문제 해결 능력
• 정량 지표, Benchmark, Ablation Study 등을 설계하고 실험 결과를 논리적으로 해석할 수 있는 연구 역량
• AI 관련 기술 논문과 문서를 읽고 이해하는 데 무리가 없는 수준의 영어 능력

우대 사항​

• LLM/VLM 기반 Agent의 Planning, Tool Use, RAG, Long-term Memory 또는 Agentic Workflow 개발 경험
• Embodied AI, 로보틱스, Scene Graph, 공간 추론 또는 시뮬레이션 환경을 활용한 연구·개발 경험
• Multi-agent System의 Task Allocation, Communication, Coordination 또는 Distributed System 개발 경험
• Agent 실행 Trace, 자동 평가, Benchmark, LLM-as-a-Judge 또는 실험·관측 플랫폼 구축 경험
• Language Model의 Fine-tuning, Preference Optimization, Distillation 또는 Inference/Serving 최적화 경험
• 유관 전공 석사 이상의 경력, 관련 학회 논문 제출 또는 Open Source Contribution 경험

핵심 업무​

• 로봇 및 엣지 디바이스 환경에서 활용되는 STT, TTS, 전처리 등 Conversational AI 기술 연구개발
• 음성뿐만 아니라 SONAR를 포함한 다양한 음향·센서 신호를 이해하고 추론하는 Audio LLM 및 Agent 연구개발
• 개발한 Speech / Audio AI 모델의 온디바이스·온프레미스 디플로이 및 서비스/로봇 시스템 연동

필수 역량​

• 신호처리, 음성 신호처리, 오디오 신호처리, 멀티모달 LLM 중 하나 이상의 분야에 대한 연구 또는 개발 경험
• 복잡한 문제를 정량 지표, Benchmark, Ablation Study 등으로 정의하고 실험적으로 검증할 수 있는 연구 역량
• 모델의 성능 저하 또는 failure case를 분석하고, 가설 수립과 반복 실험을 통해 개선할 수 있는 문제 해결 능력
• AI 관련 기술 논문 및 문서를 읽고 이해하는 데 무리가 없는 수준의 영어 능력

우대 사항​

• SONAR, 수중음향, Acoustic Event Detection 등 비음성 음향 신호 처리 경험
• 로봇, IoT, 임베디드 시스템 등 실제 디바이스와 AI 모델을 연동한 경험
• 딥러닝 모델의 온디바이스 / 온프레미스 디플로이 및 최적화 경험
• Qualcomm, NVIDIA Jetson 등 엣지 AI 플랫폼 활용 경험
• 유관 전공 석사 이상의 학위 또는 관련 연구 수행·논문 게재 및 발표 경험
• 딥러닝·음성·오디오 관련 오픈소스 기여 경험

Physical AI · Robotics Integration · Edge AI

Brain팀은 로봇 시스템을 담당하는 팀과 협업해 연구 모델을 실제 로봇에 연결하고 있습니다. 이 통합 역량을 함께 강화하고, 현실 세계에서 AI가 실시간으로 보고·판단하고·행동하도록 만드는 Robotics AI Engineer를 찾습니다.

핵심 업무​

• VLM/VLA 등 AI 모델을 실제 로봇에 탑재 및 연동
• ROS/ROS2 기반 로봇 소프트웨어 및 AI–Robot Interface 개발
• 카메라·LiDAR·IMU 등 센서와 AI 모델의 실시간 연동
• Navigation, Manipulation, Locomotion 등 Robot Skill과 AI Action 연결
• GPU/NPU 기반 On-device AI 추론 환경 구축
• TensorRT, ONNX Runtime 등을 활용한 AI 모델 최적화
• Latency, Memory, Power 등 로봇 환경에서의 추론 성능 최적화
• 4족보행·휴머노이드·모바일 로봇 등 실제 로봇 Deployment 및 현장 검증

필수 역량​

• Python 또는 C++ 개발 역량
• ROS/ROS2 또는 실제 로봇 시스템 개발 경험
• Deep Learning 모델의 Deployment 및 Inference에 대한 이해
• Linux 기반 개발 경험

우대 사항​

• NVIDIA Jetson, GPU/NPU 기반 Edge AI 경험
• TensorRT / ONNX Runtime / CUDA 경험
• SLAM / Navigation / Motion Planning 경험
• VLM / VLA / Multimodal AI 모델 적용 경험
• 4족보행 로봇 또는 휴머노이드 개발 경험

AI 모델을 만드는 데서 끝나지 않고, 그 AI를 실제 로봇 안에서 실시간으로 작동시키고 움직이게 만드는 엔지니어

Physics · Simulation · World Model · Physical AI

로봇이 현실 세계의 물리 법칙을 이해하고, 행동의 결과를 예측할 수 있도록 물리 환경과 시뮬레이션을 구축하는 엔지니어

핵심 업무​

• 로봇과 객체 간 Collision, Contact, Friction, Force, Dynamics 모델링
• 실제 환경의 물리적 특성을 Simulation 환경으로 재현
• Synthetic Data 및 Robot Behavior Data 생성
• Simulation과 실제 로봇 데이터 간 차이를 줄이는 Sim-to-Real 개발
• AI World Model 학습을 위한 물리 환경·데이터 구축
• 로봇의 Action → Physical State 변화 예측 및 검증

필수 역량​

• C++ 또는 Python 개발 역량
• Robotics / Physics Simulation / Computer Graphics 중 하나 이상의 경험
• 3D Geometry, Rigid Body Dynamics, Collision/Contact 등에 대한 이해
• 실제 로봇 또는 Simulation 환경 개발 경험

우대 사항​

• NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab 경험
• CUDA / GPU Computing 경험
• Reinforcement Learning / Imitation Learning 경험
• Digital Twin / Synthetic Data 생성 경험
• Sim-to-Real / Domain Randomization 경험