포지션 상세
[포지션 소개]
Superb AI의 머신러닝 엔지니어는 모델의 연구 개발부터 제품화를 거쳐, 실제 산업 현장에 도입하고 가치를 창출하는 단계까지 모든 과정에 깊이 관여합니다. 이를 통해 산업 혁신의 A to Z를 경험하며, 비즈니스 성공에 기여하는 핵심적이고 주도적인 역할을 맡습니다.
본 포지션은 그중에서도 Physical AI 영역에서 자체 Robot Foundation Model과 World Foundation Model 개발을 함께할 분을 찾습니다.
[팀 소개]
Superb AI 머신러닝 팀은 특정 산업에 국한되지 않고, 다양한 산업 도메인을 다루며 깊이 있는 문제 해결 경험을 축적해 왔습니다.
이제 저희 팀은 인지(Perception)의 단계를 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하는 행동(Action)의 영역으로 기술 지평을 넓히며 "AI로 산업의 모든 문제를 해결하자"는 목표를 향해 나아갑니다. 그 최전선에서 자체 Robot Foundation Model(RFM)과 World Foundation Model(WFM)을 설계·학습·평가하고 있으며, 두 모델을 함께 학습시키고 서로의 학습 신호로 활용하는 것이 현재 저희가 풀고 있는 핵심 문제입니다.
• 특정 작업이나 로봇에 종속되지 않고, 새로운 환경과 지시에도 안정적으로 일반화되는 행동 생성 모델을 개발합니다.
• 주요 기술: Vision-Language-Action model, World-Action model, Action chunking, Flow matching / Diffusion policy, Post-training(SFT, RL), Cross-embodiment learning 등
• World Foundation Model 개발
• 관측과 행동을 조건으로 물리 세계의 다음 상태를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 정책 학습과 평가에 활용합니다.
• 주요 기술: Video world model, Latent-space world modeling, Action-controllable generation, World model 기반 RL post-training, World model 기반 정책 평가 등
• 시뮬레이션 기반 데이터 및 평가 체계 구축
• 대규모 시뮬레이션 환경과 합성 데이터로 학습 데이터를 확보하고, 모델의 실패를 데이터 관점에서 역추적해 개선 사이클을 만듭니다.
• 주요 기술: Isaac Sim/Lab, MuJoCo, Domain randomization, Data curation & mixing, 벤치마크 설계 등
• Python 및 PyTorch 등 관련 프레임워크를 능숙하게 사용하는 분
• 최신 AI 및 컴퓨터 비전 분야의 연구 동향에 대한 깊은 관심과 이해를 갖춘 분
• 아래 중 하나 이상에서 연구/개발 경험을 보유한 분
• Robot learning(Imitation Learning, Reinforcement Learning, VLA 등)
• World model 또는 Video generation model(Latent-space world modeling, Action-controllable generation 등)
• 멀티모달 파운데이션 모델의 사전학습 또는 post-training(SFT, RL)
• 비즈니스 수준의 원활한 한국어 소통 및 업무 수행이 가능한 분
• Business-level proficiency in Korean is required. Candidates must be able to conduct tasks, write documentation, and participate in meetings entirely in Korean.
Superb AI의 머신러닝 엔지니어는 모델의 연구 개발부터 제품화를 거쳐, 실제 산업 현장에 도입하고 가치를 창출하는 단계까지 모든 과정에 깊이 관여합니다. 이를 통해 산업 혁신의 A to Z를 경험하며, 비즈니스 성공에 기여하는 핵심적이고 주도적인 역할을 맡습니다.
본 포지션은 그중에서도 Physical AI 영역에서 자체 Robot Foundation Model과 World Foundation Model 개발을 함께할 분을 찾습니다.
[팀 소개]
Superb AI 머신러닝 팀은 특정 산업에 국한되지 않고, 다양한 산업 도메인을 다루며 깊이 있는 문제 해결 경험을 축적해 왔습니다.
이제 저희 팀은 인지(Perception)의 단계를 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하는 행동(Action)의 영역으로 기술 지평을 넓히며 "AI로 산업의 모든 문제를 해결하자"는 목표를 향해 나아갑니다. 그 최전선에서 자체 Robot Foundation Model(RFM)과 World Foundation Model(WFM)을 설계·학습·평가하고 있으며, 두 모델을 함께 학습시키고 서로의 학습 신호로 활용하는 것이 현재 저희가 풀고 있는 핵심 문제입니다.
주요업무
• Robot Foundation Model 개발• 특정 작업이나 로봇에 종속되지 않고, 새로운 환경과 지시에도 안정적으로 일반화되는 행동 생성 모델을 개발합니다.
• 주요 기술: Vision-Language-Action model, World-Action model, Action chunking, Flow matching / Diffusion policy, Post-training(SFT, RL), Cross-embodiment learning 등
• World Foundation Model 개발
• 관측과 행동을 조건으로 물리 세계의 다음 상태를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 정책 학습과 평가에 활용합니다.
• 주요 기술: Video world model, Latent-space world modeling, Action-controllable generation, World model 기반 RL post-training, World model 기반 정책 평가 등
• 시뮬레이션 기반 데이터 및 평가 체계 구축
• 대규모 시뮬레이션 환경과 합성 데이터로 학습 데이터를 확보하고, 모델의 실패를 데이터 관점에서 역추적해 개선 사이클을 만듭니다.
• 주요 기술: Isaac Sim/Lab, MuJoCo, Domain randomization, Data curation & mixing, 벤치마크 설계 등
자격요건
• 머신러닝/딥러닝에 대한 탄탄한 이론적 지식과 실제 구현 경험을 보유한 분• Python 및 PyTorch 등 관련 프레임워크를 능숙하게 사용하는 분
• 최신 AI 및 컴퓨터 비전 분야의 연구 동향에 대한 깊은 관심과 이해를 갖춘 분
• 아래 중 하나 이상에서 연구/개발 경험을 보유한 분
• Robot learning(Imitation Learning, Reinforcement Learning, VLA 등)
• World model 또는 Video generation model(Latent-space world modeling, Action-controllable generation 등)
• 멀티모달 파운데이션 모델의 사전학습 또는 post-training(SFT, RL)
• 비즈니스 수준의 원활한 한국어 소통 및 업무 수행이 가능한 분
• Business-level proficiency in Korean is required. Candidates must be able to conduct tasks, write documentation, and participate in meetings entirely in Korean.
