한 줄 요약

로봇이 물체와 공간을 3D로 이해·추론해 다단계 작업을 계획·수행하게 할 Physical AI 엔지니어

주요 업무

로봇 작업을 위한 객체 인식 및 3D 장면 이해 — open-vocabulary detection·segmentation, 6D pose estimation
물체 간 관계·배치·파지 가능 영역(affordance) 추론과 작업 중 장면 상태 추적 등 spatial reasoning 개발
Motion·grasp planning부터 학습 기반 manipulation policy(imitation learning, RL, VLA)까지 설계·개발, cross-embodiment 적용 가능한 구조로 구현
공간 추론 기반 long-horizon 작업 계획 — VLM agent 기반 작업 분해, 단계별 skill 호출, 실행 결과 확인과 실패 복구

자격 요건

기술 · 도구4개 전부

우대 사항

Motion planning(MoveIt, cuRobo)과 학습 기반 policy(π0, GR00T, Diffusion Policy, ACT)를 결합한 manipulation 시스템을 실기 로봇에 적용한 경험
VLM·LLM agent 기반 long-horizon task planning 개발 경험, Spatial reasoning VLM 또는 3D scene understanding 경험 (scene graph, 3D Gaussian Splatting)
사람 시연·egocentric 영상, teleoperation, 시뮬레이션 합성 데이터, world model로 로봇 학습 데이터를 확장하고 sim2real에 적용한 경험

근무 조건

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