포지션 상세
투모로로보틱스는 “하나의 두뇌로 수많은 로봇을 움직이는(One Brain, a Thousand Bodies)” 비전을 실현하는 휴머노이드 중심 AI 기업입니다. 우리는 로봇 파운데이션 모델(RFM, Robot Foundation Model)을 개발하며, 물류·유통·제조 등 산업 현장에 AI 로봇을 실증·상용화하는 여정을 이어가고 있습니다. Physical AI Researcher는 투모로로보틱스의 핵심 기술인 RFM 고도화를 담당하는 연구 포지션으로, 로봇의 지각-이해-행동을 연결하는 차세대 행동정책(Action Policy) 및 멀티모달 학습 구조를 연구합니다. 단순한 알고리즘 구현을 넘어, 실제 휴머노이드 로봇에 적용 가능한 모델을 설계하고 실험하며, 학계와 산업을 잇는 연구 성과를 만들어내는 역할을 수행합니다. 이 포지션은 로봇 파운데이션 모델을 함께 정의하고, 세계적인 Physical AI 연구 흐름을 선도하고자 하는 연구자에게 열려 있습니다.
• 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 위한 정책 학습, 표현 학습 및 멀티모달 인식 연구
• 최신 연구 논문 분석 및 baseline 재현
• 휴머노이드 플랫폼 및 시뮬레이션 환경에서의 모델·알고리즘 ablation study
• 연구 성과의 논문화 및 오픈소스화 (Top-tier Conference, Technical Report, Github 등)
• PyTorch 또는 JAX 기반 모델 구현 능력 및 Multi-GPU 모델 학습 경험
• 다음 중 하나 이상의 분야에서 강점 보유: VLA, Dexterous Hands, Reinforcement Learning, Multimodal, LLM, Diffusion Models, HPC
주요업무
• Vision-Language-Action 데이터를 활용한 행동정책 모델 구현• 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 위한 정책 학습, 표현 학습 및 멀티모달 인식 연구
• 최신 연구 논문 분석 및 baseline 재현
• 휴머노이드 플랫폼 및 시뮬레이션 환경에서의 모델·알고리즘 ablation study
• 연구 성과의 논문화 및 오픈소스화 (Top-tier Conference, Technical Report, Github 등)
자격요건
• 인공지능/로봇공학 관련 분야 석사 또는 박사 학위 소지자 (또는 동등한 수준의 연구 경험)• PyTorch 또는 JAX 기반 모델 구현 능력 및 Multi-GPU 모델 학습 경험
• 다음 중 하나 이상의 분야에서 강점 보유: VLA, Dexterous Hands, Reinforcement Learning, Multimodal, LLM, Diffusion Models, HPC
