포지션 상세
■ 회사 소개
WIM은 AI의 판단을 실제 로봇의 움직임으로 바꾸는 제어 계층을 만듭니다.
로봇에게 무엇을 해야 하는지 가르치는 회사는 많아지고 있습니다. 하지만 AI가 아무리 좋은 판단을 내려도, 그 판단을 관절과 모터가 실행할 수 있는 정밀한 제어 명령으로 바꾸지 못하면 로봇은 원하는 대로 움직일 수 없습니다. WIM은 바로 그 신호를 만듭니다.
VLA가 만든 Action을 Trajectory로, Joint Command로, 1kHz 실시간 제어 신호로 바꿔 실제 모터까지 연결합니다. Kinematics/Dynamics, Motion Planning, State Estimation, Force/Torque Control, EtherCAT, Real-Time Linux, ROS2, Learning-Based Control을 하나의 시스템으로 통합합니다.
우리가 만들고 싶은 것은 특정 로봇 한 대를 움직이는 프로그램이 아니라, AI 시대의 범용 로봇 제어 플랫폼입니다. 범용 AArch64 SoC 한 장 위에서 AI Inference부터 Motion Planning, ROS2, EtherCAT, 1kHz 실시간 저수준 제어, 모터까지 전 계층을 하나의 시스템으로 연결합니다.
WIM은 NVIDIA Inception 멤버이자 Plug and Play·포스텍홀딩스의 포트폴리오 기업으로, 국내외 대기업·로봇 전문기업·연구기관·정부기관과 실제 로봇 프로젝트를 수행하고 있습니다.
WIM 홈페이지 바로가기 https://www.wimcorp.co.kr/
■ 포지션 상세
로봇이 세상을 인지하고, 판단하고, 행동하는 일들을 AI를 활용하여 보다 복잡한 상황에서도 잘 동작할 수 있게 합니다.
이 역할은 아래 3가지 영역을 모두 아우릅니다. 입사 시점에 3개를 다 잘할 필요는 없습니다 — 한 영역에 깊이가 있다면 지원 가능하며, 입사 후 나머지 영역으로 범위를 넓혀가게 됩니다.
• Isaac Sim/MuJoCo 등에서 로봇 학습 환경 설계·구축
• RL 알고리즘·모방학습 파이프라인 개발
• Sim-to-Real 연구 및 적용
• 보상 설계, 학습 안정화
[VLA (Vision-Language-Action)]
• VLA 모델 파인튜닝 및 성능 평가
• 텔레오퍼레이션 기반 로봇 시연 데이터 수집 파이프라인 구축
• VLA 모델 하드웨어 통합 및 지연시간 최적화
[3D Vision]
• RGB-D/LiDAR 기반 물체 검출·세그멘테이션·6D 자세 추정 모델 개발
• 파지점 검출(grasp detection) 파이프라인 구축
• 카메라·Hand-Eye 캘리브레이션 및 센서 융합
• 강화학습 이론·실전 경험 (연구·프로젝트·경진대회 포함) 또는 LLM/VLM 등 대규모 모델 파인튜닝 경험
• 컴퓨터 비전 딥러닝 모델 개발 경험 또는 포인트클라우드·3D 기하학 이해
• PyTorch 기반 학습·추론 파이프라인 구축 능력
• 로봇 기구학/동역학 또는 로봇 조작(manipulation) 태스크에 대한 기본 이해
WIM은 AI의 판단을 실제 로봇의 움직임으로 바꾸는 제어 계층을 만듭니다.
로봇에게 무엇을 해야 하는지 가르치는 회사는 많아지고 있습니다. 하지만 AI가 아무리 좋은 판단을 내려도, 그 판단을 관절과 모터가 실행할 수 있는 정밀한 제어 명령으로 바꾸지 못하면 로봇은 원하는 대로 움직일 수 없습니다. WIM은 바로 그 신호를 만듭니다.
VLA가 만든 Action을 Trajectory로, Joint Command로, 1kHz 실시간 제어 신호로 바꿔 실제 모터까지 연결합니다. Kinematics/Dynamics, Motion Planning, State Estimation, Force/Torque Control, EtherCAT, Real-Time Linux, ROS2, Learning-Based Control을 하나의 시스템으로 통합합니다.
우리가 만들고 싶은 것은 특정 로봇 한 대를 움직이는 프로그램이 아니라, AI 시대의 범용 로봇 제어 플랫폼입니다. 범용 AArch64 SoC 한 장 위에서 AI Inference부터 Motion Planning, ROS2, EtherCAT, 1kHz 실시간 저수준 제어, 모터까지 전 계층을 하나의 시스템으로 연결합니다.
WIM은 NVIDIA Inception 멤버이자 Plug and Play·포스텍홀딩스의 포트폴리오 기업으로, 국내외 대기업·로봇 전문기업·연구기관·정부기관과 실제 로봇 프로젝트를 수행하고 있습니다.
WIM 홈페이지 바로가기 https://www.wimcorp.co.kr/
■ 포지션 상세
로봇이 세상을 인지하고, 판단하고, 행동하는 일들을 AI를 활용하여 보다 복잡한 상황에서도 잘 동작할 수 있게 합니다.
이 역할은 아래 3가지 영역을 모두 아우릅니다. 입사 시점에 3개를 다 잘할 필요는 없습니다 — 한 영역에 깊이가 있다면 지원 가능하며, 입사 후 나머지 영역으로 범위를 넓혀가게 됩니다.
주요업무
[강화학습]• Isaac Sim/MuJoCo 등에서 로봇 학습 환경 설계·구축
• RL 알고리즘·모방학습 파이프라인 개발
• Sim-to-Real 연구 및 적용
• 보상 설계, 학습 안정화
[VLA (Vision-Language-Action)]
• VLA 모델 파인튜닝 및 성능 평가
• 텔레오퍼레이션 기반 로봇 시연 데이터 수집 파이프라인 구축
• VLA 모델 하드웨어 통합 및 지연시간 최적화
[3D Vision]
• RGB-D/LiDAR 기반 물체 검출·세그멘테이션·6D 자세 추정 모델 개발
• 파지점 검출(grasp detection) 파이프라인 구축
• 카메라·Hand-Eye 캘리브레이션 및 센서 융합
자격요건
(아래 중 최소 한 영역에서 깊이 있는 경험이 있으면 지원 가능합니다)• 강화학습 이론·실전 경험 (연구·프로젝트·경진대회 포함) 또는 LLM/VLM 등 대규모 모델 파인튜닝 경험
• 컴퓨터 비전 딥러닝 모델 개발 경험 또는 포인트클라우드·3D 기하학 이해
• PyTorch 기반 학습·추론 파이프라인 구축 능력
• 로봇 기구학/동역학 또는 로봇 조작(manipulation) 태스크에 대한 기본 이해
