포지션 상세
세이프틱스는 로봇 안전기술을 바탕으로, 휴머노이드가 실제 현장에서 사람과 함께 일할 수 있도록 기술을 개발하는 기업입니다. 로봇이 작업을 배우고 다양한 환경에서 안정적으로 수행할 수 있도록 데이터 수집부터 학습, 현장 적용까지 연결하는 솔루션을 만들어 갑니다.
이제, 작업의 실패가 성능에만 영향을 주었던 과거와 달리 휴머노이드에서부턴 작업의 실패는 안전에 직결될 가능성이 매우 높아지고 있습니다. 그래서 로봇도 사람처럼 자신의 행동으로 발생할 위험을 미리 이해하고 대응하는 ‘안전직감’이 필요합니다. 세이프틱스는 작업 수행 능력과 안전성을 함께 발전시키는 것이 우리의 지향점입니다.
본 포지션은 VLA 모델을 작업에 맞게 학습하고 실제 휴머노이드에 적용합니다. 데이터 품질과 학습 방법을 개선하며 로봇의 작업 성공률과 반복 수행 능력을 높이는 역할입니다.
• 원격조작·작업 시연 데이터의 수집, 정제 및 학습 파이프라인 구축
• 시각·언어·로봇 상태를 활용한 행동 생성과 전신 제어 정책 연동
• 실제 로봇에서 작업 성능 검증 및 추론·배포 환경 개선
• 실패·개입 데이터 분석을 통한 데이터셋 보강 및 재학습
• 딥러닝 모델 구현 및 학습 경험이 있는 분
• 시각·언어·멀티모달 모델 중 하나 이상의 Fine-tuning 경험이 있는 분
• 논문이나 공개 코드를 재현하고 실험 결과를 분석해 성능을 개선할 수 있는 분
이제, 작업의 실패가 성능에만 영향을 주었던 과거와 달리 휴머노이드에서부턴 작업의 실패는 안전에 직결될 가능성이 매우 높아지고 있습니다. 그래서 로봇도 사람처럼 자신의 행동으로 발생할 위험을 미리 이해하고 대응하는 ‘안전직감’이 필요합니다. 세이프틱스는 작업 수행 능력과 안전성을 함께 발전시키는 것이 우리의 지향점입니다.
본 포지션은 VLA 모델을 작업에 맞게 학습하고 실제 휴머노이드에 적용합니다. 데이터 품질과 학습 방법을 개선하며 로봇의 작업 성공률과 반복 수행 능력을 높이는 역할입니다.
주요업무
• Frontier VLA 모델을 활용한 휴머노이드 작업 학습 및 Fine-tuning• 원격조작·작업 시연 데이터의 수집, 정제 및 학습 파이프라인 구축
• 시각·언어·로봇 상태를 활용한 행동 생성과 전신 제어 정책 연동
• 실제 로봇에서 작업 성능 검증 및 추론·배포 환경 개선
• 실패·개입 데이터 분석을 통한 데이터셋 보강 및 재학습
자격요건
• AI, 컴퓨터공학, 로봇공학 등 관련 분야 석사 이상인 분으로, 신입 및 경력 지원 가능• 딥러닝 모델 구현 및 학습 경험이 있는 분
• 시각·언어·멀티모달 모델 중 하나 이상의 Fine-tuning 경험이 있는 분
• 논문이나 공개 코드를 재현하고 실험 결과를 분석해 성능을 개선할 수 있는 분
