포지션 상세
스페이스에이아이는 로봇 변형체 조작을 위한 Force/Stress Ground Truth 데이터 인프라를 만듭니다.
Force/Stress 데이터가 실제 로봇 조작 성능으로 이어지는지를 학습·배포·실험으로 증명합니다.
근무: 서울 가산 오피스 · 필요 시 광주 GIST 실험/검증 협업
이 역할에서 중요한 것은 ‘AI를 해봤다’가 아니라 아래 문제를 직접 풀어본 경험입니다.
· 물성 예측 모델 설계·학습·평가
· Physics-informed/hybrid learning 구조 연구
· Uncertainty quantification 및 신뢰구간 산정
· 합성+실측 데이터의 domain gap 분석
· 데이터 품질-모델성능 관계 분석
· 예측 물성시뮬실로봇 검증 loop 구축
· PyTorch/JAX 기반 ML 연구·실무 경험
· 실험 설계와 통계적 평가 역량
· Python/Linux 환경 능숙
· 회귀·representation learning·uncertainty 중 하나 이상 깊은 경험
Force/Stress 데이터가 실제 로봇 조작 성능으로 이어지는지를 학습·배포·실험으로 증명합니다.
근무: 서울 가산 오피스 · 필요 시 광주 GIST 실험/검증 협업
이 역할에서 중요한 것은 ‘AI를 해봤다’가 아니라 아래 문제를 직접 풀어본 경험입니다.
주요업무
■ 주요 업무· 물성 예측 모델 설계·학습·평가
· Physics-informed/hybrid learning 구조 연구
· Uncertainty quantification 및 신뢰구간 산정
· 합성+실측 데이터의 domain gap 분석
· 데이터 품질-모델성능 관계 분석
· 예측 물성시뮬실로봇 검증 loop 구축
자격요건
■ 필수 경험· PyTorch/JAX 기반 ML 연구·실무 경험
· 실험 설계와 통계적 평가 역량
· Python/Linux 환경 능숙
· 회귀·representation learning·uncertainty 중 하나 이상 깊은 경험
