강화학습 (RL) 기반 로봇 로코모션 제어 연구원

About the role

[회사소개]
엔젤로보틱스는 웨어러블 로봇 기반의 헬스케어, 방산, 산업안전의 기술을 토대로 연구, 개발, 제조, 판매하는 대한민국 상장 기업으로, Physical AI 플랫폼을 중심으로 로봇 산업의 새로운 패러다임을 구축하고 있습니다. 당사는 첨단 로보틱스 기술, 규제 기반 의료기기 산업, 제조 운영, 디지털 헬스케어, 글로벌 유통 구조가 복합적으로 결합된 산업 구조를 가지고 있으며, 성장 초기 상장사로서 재무 체계의 고도화, 글로벌 확장 인프라 구축, 거버넌스 체계 정립이 동시에 요구되는 단계에 있습니다.

What you'll do

1. 강화학습 기반 로코모션 제어 알고리즘 개발
• 다족형(legged) 로봇의 보행/주행 제어 정책(policy) 설계 및 학습
• 다양한 지형·외란 환경에서의 안정적 보행 및 균형 제어 알고리즘 개발
• 강화학습 기반 정책과 모델 기반 제어(MPC/WBC 등)의 결합 및 고도화

2. 시뮬레이션 기반 모델 학습 및 sim-to-real 적용
• 대규모 병렬 시뮬레이션 환경 구축 및 학습 파이프라인 설계
• Domain randomization 등 sim-to-real 격차 완화 기법 적용
• 학습된 정책의 실 로봇 배포 및 실환경 성능 검증·튜닝

3. 연구 성과화 및 협업
• 알고리즘 검증을 위한 실험 설계 및 정량 평가
• 국내외 학회/논문 발표 등 연구 성과 도출
• 펌웨어/제어 팀과의 연계를 통한 실시간 제어 시스템 통합

Requirements

• 박사 이상 (로봇공학, 기계공학, 전기전자, 컴퓨터공학, AI관련 분야)
• 신입 및 경력 무관
• 강화학습(RL) 기반 로봇 제어 연구 경험
• 다족형 로봇(사족/이족 등) 제어 연구 또는 프로젝트 경험
• 시뮬레이션 기반 모델 학습 및 sim-to-real 적용 경험
• Python 및 PyTorch(또는 TensorFlow) 기반 모델 개발 역량

Preferred qualifications

• Isaac Gym / Isaac Sim, MuJoCo, RaiSim 등 대규모 병렬 시뮬레이션 환경 활용 경험
• 사족 보행 로봇(quadruped) 또는 휴머노이드 로코모션 제어 실 로봇 경험
• 모델 기반 제어(MPC, WBC, ZMP 등) 및 동역학 모델링 역량
• Domain randomization, teacher-student, privileged learning 등 sim-to-real 기법 활용 경험
• 실시간 제어 시스템 및 액추에이터/모터 제어에 대한 이해
• 거친 지형·고속 주행·외란 회복 등 robust locomotion 연구 경험

Benefits

중식 제공, 건강검진 제공, 통신비 지원, 회식비 지원 등

Hiring process

서류전형 - 1차면접 - 2차 면접 - 최종합격