[회사소개]
차세대 웨어러블 로봇 스타트업

[모집부문]
Physical AI 데이터 아키텍트 및 MLOps 엔지니어

[담당업무]
1.웨어러블 로봇용 Physical AI 모델 연구/개발: 센서 데이터(IMU, Loadcell, Vision 등)를 기반으로 인간-로봇 상호작용(HRI)을 모델링하고, 복잡한 보행 환경에서의 적응형 제어 알고리즘을 개발합니다.

2.실시간 보행 의도 파악 및 예측: 온디바이스 AI(On-device AI) 환경에서 저지연(Low-latency)으로 사용자의 다음 동작을 예측하는 딥러닝/머신러닝 모델을 설계합니다.

3.Bio-mechanical 시뮬레이션 및 최적화: 인체 동역학 모델과 로봇 제어 모델을 결합하여, 착용자의 대사 효율(Metabolic cost)을 최소화하는 최적 보조 프로파일을 생성합니다.

4.데이터 기반 강화학습(Reinforcement Learning): 시뮬레이션 및 실제 보행 데이터를 활용하여, 다양한 체형과 보행 패턴에 대응하는 범용적 제어 정책(Control Policy)을 학습시키고 검증합니다.

[자격요건]
로보틱스, 컴퓨터공학, 기계공학, 의공학 등 관련 분야 석사 또는 박사 학위 소지자.

[기술 스택]

Git, Docker 등을 활용한 협업 및 버전 관리 시스템 구축 경험

Python, C/C++ 기반의 알고리즘 구현 능력.

PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 숙련도.

Robot Dynamics(Kinematics, Force Control) 및 제어 이론에 대한 깊은 이해.


[경험]

실제 물리 시스템(Physical System)에 AI 모델을 배포하고 최적화해 본 경험.

시계열 데이터(Sensor Fusion) 처리 및 상태 추정(State Estimation) 경험.


[우대사항]
WandB, MLflow 등 실험 관리 툴(Experiment Tracking) 도입 경험자

웨어러블 로봇 또는 보행 보조 기기 연구/개발 경험자.

Reinforcement Learning (Sim-to-Real) 프로젝트 수행 경험.

컴퓨터 비전 기술을 활용한 환경 인식 및 보행 경로 예측 연구 경험.

Top-tier 학회(ICRA, IROS, RSS, CVPR 등) 논문 게재 실적 보유자.

실시간 OS(RTOS) 또는 임베디드 환경에서의 모델 경량화 경험.


＊근무지
서울|서울

＊직급
[협의]