한 줄 요약

휴머노이드·다지 핸드 등 형태가 다른 로봇으로 학습 정책을 이전하는 Cross-Embodiment 인터페이스를 설계할 연구원 (계약직, 석사 이상)

주요 업무

Embodiment 인터페이스·데이터 규격 — 휴머노이드·다지 핸드 텔레옵 데이터 수집 체계와 기록 규격 정비, 로봇별 관측·행동 공간의 공통 표현과 데이터 스키마 정의, 표준 포맷 호환성 확보
Cross-Embodiment 연구 — 휴머노이드에서 확보한 작업 데이터·정책을 양팔·모바일 매니퓰레이터 등으로 이전, 이종 로봇 데이터 공동학습(co-training) 및 VLA 기반 이식 가능성 검증과 논문화
시뮬레이션 환경·데이터 연동 — Isaac Sim / Isaac Lab·MuJoCo 등으로 로봇 제어·동작 학습용 가상 환경 구축, 센서·동작 데이터의 시뮬레이션·실기 연동과 로봇 모델(URDF 등) 정합성 확보
로봇 통합·운용·실기 평가 — 보유·신규 도입 로봇 직접 운용, 벤더 SDK·ROS 2 기반 브링업 및 제어 인터페이스 구현, 센서 통합과 캘리브레이션, 녹화 데이터 품질 점검
학습 정책과 로봇 제어기 연동, 시뮬레이션·실기 공통 평가 체계 구축

자격 요건

기술 · 도구4개 전부

우대 사항

ROS 2 기반 개발 및 실제 로봇의 SDK·제어기 수준 통합 경험(ros2_control 등), Cross-Embodiment·모션 리타게팅·이종 로봇 공동학습 연구 경험
강화학습·모방학습 기반 제어 경험 및 IL·VLA 정책의 실제 로봇 배포 경험, 다지 로봇 핸드 제어 또는 휴머노이드 전신 제어(WBC) 경험
센서 캘리브레이션(hand-eye·다중 카메라) 실무 경험, Python 기반 로봇 학습 프레임워크(Isaac Lab·LeRobot 등) 및 Sim-to-Real 경험, C++ Python Robotics

근무 조건

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