Simulation Engineer, Intern

프로젝트 방향

본 트랙에서는 VLA 모델을 위한 데이터 수집 및 평가용 시뮬레이션 환경을 개발합니다. 시뮬레이션 내에 Manipulation 로봇 또는 Wheeled 로봇을 구현하고, 다양한 작업 시나리오와 환경 조건을 구성합니다. 또한 실제 환경과 시뮬레이션 사이의 차이를 줄이기 위해 물리 파라미터 근사, 센서 노이즈 모델링, 도메인 랜덤화, 객체 및 환경 자동 생성 등의 기법을 적용합니다. 이를 통해 VLA 모델의 학습 데이터 생성부터 성능 평가까지 연결되는 시뮬레이션 기반 파이프라인을 구축하는 것이 핵심 과제입니다.

이런 일을 함께 할 거예요

• VLA 모델 학습 및 평가에 필요한 다양한 로봇 태스크 시나리오를 설계하고, 시뮬레이터에 필요한 요소들을 구현하기
• 물리 파라미터 근사, 센서 노이즈 모델링, 도메인 랜덤화 등을 통해 sim-to-real gap 줄이기 및 model의 generalization 성능 높이기
• 학습된 VLA 모델을 시뮬레이션 환경에서 정량적으로 평가할 수 있는 benchmark 및 evaluation pipeline 구축하기

이런 분을 찾고 있어요

• Python/C++ 등으로 원하는 기능을 직접 구현할 수 있으신 분
• 문서가 충분하지 않더라도 코드를 직접 읽으며 구조와 기능을 이해할 수 있으신 분
• 새로운 framework에 대해 빠르게 학습하고 적용할 수 있으신 분

이런 분들은 꼭꼭 지원하세요!

• Isaac Sim, MuJoCo 등의 시뮬레이터를 사용해보신 분
• 로봇 manipulation, navigation 관련 프로젝트 경험이 있으신 분
• Domain randomization, sim-to-real transfer에 관심이 있으신 분
• Physical AI를 위한 evaluation 환경을 직접 만들어보고 싶으신 분