포지션 상세
ROBROS는 멀티모달 로봇(Vision, State, Force 등) 데이터를 기반으로, 실제 작업 환경에서 안정적으로 동작하는 자율 휴머노이드 및 로봇 지능을 구현하기 위해 학습 인프라를 고도화하고 있습니다.
본 포지션은 Training Infrastructure Engineer로서, ROBROS의 학습 클러스터 설계 및 운영, 대규모 분산 학습 프레임워크와 도구 개발, 데이터 로딩·전처리·실험 자동화·CI/CD 등을 담당합니다. 이를 통해 연구자가 더 빠르게 모델을 개발하고 반복 실험할 수 있는 환경을 구축하는 것을 핵심 목표로 합니다.
• Neural Radiance Fields (NeRF), Gaussian Splatting 등 3D 표현 연구
• Scene reconstruction 및 semantic mapping
Spatial Reasoning
• 3D 공간에서의 object 관계 및 affordance 이해
• Language-conditioned spatial reasoning 모델 개발
Multimodal Fusion
• Vision, Depth, LiDAR 데이터를 활용한 공간 이해
• Embodied AI 및 world model 연구
실제 Robot 적용
• Manipulation 및 Navigation task에 spatial understanding 적용
• VR 기반 teleoperation에 3D scene reconstruction 적용
• Sim-to-real transfer 연구
• 3D Vision 및 geometry에 대한 이해
• Deep learning 기반 3D representation 경험
• Python / PyTorch 활용 능력
본 포지션은 Training Infrastructure Engineer로서, ROBROS의 학습 클러스터 설계 및 운영, 대규모 분산 학습 프레임워크와 도구 개발, 데이터 로딩·전처리·실험 자동화·CI/CD 등을 담당합니다. 이를 통해 연구자가 더 빠르게 모델을 개발하고 반복 실험할 수 있는 환경을 구축하는 것을 핵심 목표로 합니다.
주요업무
3D Scene Representation• Neural Radiance Fields (NeRF), Gaussian Splatting 등 3D 표현 연구
• Scene reconstruction 및 semantic mapping
Spatial Reasoning
• 3D 공간에서의 object 관계 및 affordance 이해
• Language-conditioned spatial reasoning 모델 개발
Multimodal Fusion
• Vision, Depth, LiDAR 데이터를 활용한 공간 이해
• Embodied AI 및 world model 연구
실제 Robot 적용
• Manipulation 및 Navigation task에 spatial understanding 적용
• VR 기반 teleoperation에 3D scene reconstruction 적용
• Sim-to-real transfer 연구
자격요건
• AI / Computer Vision / Robotics 관련 석사/박사 또는 이에 준하는 경험• 3D Vision 및 geometry에 대한 이해
• Deep learning 기반 3D representation 경험
• Python / PyTorch 활용 능력
