1. 로봇 핸드 제어 및 AI 기반 파지 기술 개발 3지/5지형 로봇 핸드(그리퍼)를 활용한 정밀 조작 기술 개발 강화학습(RL) 및 모방학습(IL)을 활용한 파지/조작 학습 알고리즘 구현 RGB-Depth 센서를 활용한 파지점 예측 및 적응형 제어 기술 개발
2. 시뮬레이션 기반 조작 학습 및 로봇 시스템 통합 Isaac Sim, MuJoCo 기반의 시뮬레이션 환경 구축 및 조작 학습 수행 Robot Foundation Model 기반 정책 이식 및 실험 설계 제어 및 데이터셋 구축을 포함한 로봇 시스템 통합 개발
3. 로봇암/휴머노이드 플랫폼 적용 및 범용 조작 로봇 기술 고도화 신경망 기반 상태 추정기(State Estimator) 개발 Motion retargeting 및 센서 기반 행위 예측 구현 Sim2Real 전이를 위한 학습 전략 수립 및 실험
4. 다관절 로봇 그리퍼 구동 모듈 및 인간형 그리퍼 컴퍼넌트 설계 기어, 하우징, 링크 구조 등 구동 메커니즘 설계 및 개발 다관절 구조를 기반으로 한 인간형 로봇 핸드(그리퍼) 하드웨어 개발
자격사항
*수행업무 1~3. 강화학습(RL) / 모방학습(IL) 기반 로봇 제어 연구 또는 프로젝트 경험 (2년 이상) Isaac Sim 또는 MuJoCo 기반 로봇 조작 시뮬레이션 환경 구축 및 학습 경험 Neural Network 기반의 State Estimator 개발 경험
*수행업무 4. 3D CAD 및 FEM 프로그램을 활용한 메커니즘 설계 경험 도면 기반 기계 컴퍼넌트 설계 및 제작 경험 보유자
우대사항
*수행업무 1~3. AI / 로보틱스 / 제어 / 컴퓨터공학 관련 석사 학위 이상 다관절 로봇 핸드(3지/5지형) 설계 및 제어 경험 Robot Foundation Model 기반 파지/조작 학습 적용 경험 RGB-Depth Camera 또는 LiDAR 기반 인공지능 학습 프로젝트 경험 ROS2 기반 로봇 시스템 통합 및 실시간 제어 경험
*수행업무 4. 인간 손 구조 분석을 통한 로봇 그리퍼 설계 경험 로봇 핸드 관련 연구과제 또는 개발 프로젝트 수행 경험 기구학 / 로봇공학 / 제어 과목 수강 경험
근무환경
고용형태 : 병역특례
급여조건 : 면접후 협의
근무지역 : 경기(광명시)
채용직급 : 선임연구원, 책임연구원, 수석연구원
전형절차
서류전형
기술 인터뷰
최종 인터뷰
제출서류
제출서류: 이력서, CV, 포트폴리오(선택)
접수일로부터 1주일 이내, 서류 합격자에 한해 개별적으로 메일을 통해 안내드릴 예정입니다. 접수된 서류는 채용 목적 외에는 사용하지 않으며, 채용 종료 후 안전하게 파기합니다.
이메일 접수: join@tesollo.com
기타사항
근무위치 : 경기도 광명시 (광역KTX역 도보 5분거리) 고용형태 : 정규직, 주 5일 (10:00 ~ 19:00)