포지션 상세
Robotics Forward Deployed ML Engineer는
ROBROS의 AI 모델을 실제 환경에 적용하고,
현장에서 발생하는 문제를 해결하며 모델을 개선하는 역할입니다.
이 포지션은 단순히 모델을 개발하는 것이 아니라,
고객/현장/로봇 환경과 직접 연결되어
모델을 실제로 동작하게 만드는 역할
입니다.
연구팀이 만든 모델을 실제 환경에 적용하고,
문제를 정의하고, 빠르게 실험하며,
필요한 경우 모델 자체를 수정하거나 새로 설계합니다.
- Multimodal Manipulation Model을 실제 로봇에 적용
- 시뮬레이션 실제 환경으로의 전환 (Sim-to-Real)
- 현장에서 발생하는 문제 디버깅 및 개선
• 고객/현장 문제 해결
- 다양한 로봇 작업 환경에서 요구사항 분석
- 실제 사용 환경에서 발생하는 edge case 해결
- 문제 정의 실험 개선의 빠른 반복
• 모델 최적화 및 개선
- inference latency, stability, robustness 개선
- 데이터 수집 및 모델 성능 향상
- 필요 시 RL / IL 기반으로 policy 개선
• 데이터 및 파이프라인 구축
- 실제 환경에서 데이터 수집 및 정제
- 학습/평가/배포 파이프라인 설계 및 개선
- offline online learning 루프 구축
• 협업 및 기술 통합
- Robotics / Hardware 팀과 협업하여 시스템 통합
- Research 팀과 협업하여 모델 개선 방향 제안
- 실제 환경에서의 피드백을 연구에 반영
- PyTorch 기반 모델 사용 및 수정 경험
- Vision / Multimodal 모델 활용 경험
- 모델 inference 및 최적화 경험
• Engineering
- Python 또는 C++ 기반 개발 능력
- 디버깅 및 문제 해결 능력
- 실제 시스템을 끝까지 구현해본 경험
• Robotics / Systems 이해
- 로봇 시스템 또는 시뮬레이션 환경 경험
- perception action pipeline 이해
- 실제 환경에서의 불확실성 처리 경험
ROBROS의 AI 모델을 실제 환경에 적용하고,
현장에서 발생하는 문제를 해결하며 모델을 개선하는 역할입니다.
이 포지션은 단순히 모델을 개발하는 것이 아니라,
고객/현장/로봇 환경과 직접 연결되어
모델을 실제로 동작하게 만드는 역할
입니다.
연구팀이 만든 모델을 실제 환경에 적용하고,
문제를 정의하고, 빠르게 실험하며,
필요한 경우 모델 자체를 수정하거나 새로 설계합니다.
주요업무
• AI 모델의 실제 로봇 환경 적용- Multimodal Manipulation Model을 실제 로봇에 적용
- 시뮬레이션 실제 환경으로의 전환 (Sim-to-Real)
- 현장에서 발생하는 문제 디버깅 및 개선
• 고객/현장 문제 해결
- 다양한 로봇 작업 환경에서 요구사항 분석
- 실제 사용 환경에서 발생하는 edge case 해결
- 문제 정의 실험 개선의 빠른 반복
• 모델 최적화 및 개선
- inference latency, stability, robustness 개선
- 데이터 수집 및 모델 성능 향상
- 필요 시 RL / IL 기반으로 policy 개선
• 데이터 및 파이프라인 구축
- 실제 환경에서 데이터 수집 및 정제
- 학습/평가/배포 파이프라인 설계 및 개선
- offline online learning 루프 구축
• 협업 및 기술 통합
- Robotics / Hardware 팀과 협업하여 시스템 통합
- Research 팀과 협업하여 모델 개선 방향 제안
- 실제 환경에서의 피드백을 연구에 반영
자격요건
• Machine Learning / AI- PyTorch 기반 모델 사용 및 수정 경험
- Vision / Multimodal 모델 활용 경험
- 모델 inference 및 최적화 경험
• Engineering
- Python 또는 C++ 기반 개발 능력
- 디버깅 및 문제 해결 능력
- 실제 시스템을 끝까지 구현해본 경험
• Robotics / Systems 이해
- 로봇 시스템 또는 시뮬레이션 환경 경험
- perception action pipeline 이해
- 실제 환경에서의 불확실성 처리 경험
