Physical AI 로봇 시뮬레이션 엔지니어(Physical AI Robot Simulation Engineer)

■ 주요업무

• 로봇 시뮬레이션 & Digital Twin
• 물리 엔진 기반 시뮬레이션 환경에서 로봇 모션·주행·작업 시퀀스 검증
• 충돌 감지, 경로계획 결과 검증 및 로봇–환경 상호작용 안정화
• 물류·제조·로봇 서비스 환경에 대한 정밀한 가상 모델링
• Digital Twin 기반 지능형 로봇 서비스 테스트베드 구축
• 합성 데이터 & Sim2Real
• Blender / Isaac Sim / Omniverse 기반 합성 데이터 생성 파이프라인 구축
• PBR 렌더링, 조명·재질·센서·카메라 도메인 랜덤라이제이션
• 카메라 / LiDAR / IMU 센서 시뮬레이션 및 노이즈 모델링
• Real-to-Sim / Sim-to-Real 갭 분석 및 디버깅 환경 구축
• Physical AI & 학습 연계
• 시뮬레이션 기반 행동 학습 환경 구축 (RL / IL / BC)
• Vision·3D Perception·Physical AI 팀과 협업하여 학습용 데이터 및 시뮬 환경 설계
• 시뮬레이션 데이터 기반 로봇 행동·인지 성능 검증
• 대규모 시뮬레이션 자동화
• 대규모 시나리오 반복 실험을 위한 시뮬레이션 자동화 및 최적화
• 멀티스레딩·GPU 가속 기반 시뮬레이션 성능 개선
• 대규모 환경 구성 및 로봇 시뮬레이션 확장성 확보
• 실시간 렌더링 / 물리 계산 파이프라인 최적화

 ■ 자격요건

• AI, Simulation 관련 전공 석사 이상 혹은 그에 준하는 실무 경력
• 로봇 시뮬레이션 개발 경험
• Isaac Sim, PyBullet, MuJoCo 등 로봇 시뮬레이터 활용 경험
• 로보틱스 기본 이해
• Rigid Body Dynamics, Homogeneous Transform, Sensor Calibration 등
• Python / C++ 능숙하며, PyTorch 기반 학습 파이프라인 설계/구현 경험
• Linux 개발 환경 활용 능력
• Docker, Git, Shell Script 관리
• ROS (ROS1/ROS2) 기반 로봇 시스템 개발 경험

■ 우대사항

• Physical AI & 학습
• Physical AI / VLA(Vision-Language-Action) 관련 연구 및 실무 경험
• OpenVLA, GR00T, π0.5, FLOWER 등 최신 로봇 지능 모델 실험 경험
• VLA 기반 행동 생성 모델을 시뮬레이터에 통합한 경험
• Demonstration 기반 학습(BC/IL), 강화학습(RL) 경험
• 합성 데이터 & 렌더링
• Diffusion / GAN / NeRF / 3D Generative Model 기반 데이터 생성 경험
• Photorealistic 합성데이터를 활용한 Sim2Real 성능 개선 경험
• PBR 셰이딩, 카메라 모델, 센서 노이즈 모델링 경험
• Domain Adaptation / Domain Randomization 적용경험
• 시스템 & 로봇 경험
• Custom Sensor 개발 또는 시뮬레이션 내 센서 확장 경험
• 물리 기반 시뮬레이션 고도화 및 성능 최적화 경험
• 매니퓰레이터, AMR 등 실제 로봇 플랫폼 개발 경험
• Real-to-Sim alignment 및 시뮬레이터 fidelity 향상 경험
• 제조·물류 설비(컨베이어, 피킹 스테이션 등) 연동 경험

※ 당사는 병역지정업체로 전문연구요원 지원 가능함.