Simulation Engineer

직군 소개

WoRV 팀은 농지·공장·건설현장처럼 로봇용으로 설계되지 않은 브라운필드 환경에서, 이동과 조작을 하나의 모델이 함께 수행하는 Mobile Manipulation VLA를 개발합니다.

이 포지션은 VLA 모델의 학습 데이터 생성부터 성능 평가까지 연결되는 시뮬레이션 스택을 설계하고 제품 수준으로 구축하는 역할입니다. 한 번의 실험을 위한 임시 환경이 아니라, 여러 작업·로봇·현장에 반복 적용 가능한 Safe, Reliable, Scalable한 시뮬레이션 capability를 만드는 것이 핵심입니다.

주요 업무

• VLA 모델 학습·평가에 필요한 시뮬레이션 환경을 설계하고 개발합니다. (Manipulation / Wheeled 로봇 구현, 작업 시나리오 및 환경 조건 구성)
• 물리 파라미터 근사, 센서 노이즈 모델링, 도메인 랜덤화, 객체·환경 자동 생성 등을 통해 sim-to-real gap을 줄이고 모델의 generalization 성능을 높입니다.
• 학습 데이터 생성부터 정량 평가까지 연결되는 시뮬레이션 기반 파이프라인과 benchmark / evaluation harness를 구축합니다.
• 실로봇 결과와 시뮬레이션 결과의 차이를 분석해 시뮬레이션 정확도, 재현성, 처리량을 개선합니다.
• AI / 제어 / 데이터 / PM 팀과 협업해 고객 현장의 문제를 재현 가능한 시뮬레이션 시나리오로 전환합니다.

자격 요건

• Python / C++로 원하는 기능을 직접 구현하고 디버깅할 수 있으신 분
• 문서가 충분하지 않더라도 코드를 직접 읽으며 구조와 기능을 이해할 수 있으신 분
• 새로운 시뮬레이터·프레임워크를 빠르게 학습하고 적용할 수 있으신 분
• 정확도뿐 아니라 재현성, 처리량, 유지보수성의 trade-off를 함께 고려할 수 있으신 분

우대 사항

• Isaac Sim, MuJoCo 등 로보틱스 시뮬레이터 사용 경험
• 로봇 manipulation, navigation 관련 프로젝트 경험
• Domain randomization, sim-to-real transfer 경험
• Physical AI / VLA를 위한 evaluation 환경을 직접 구축해본 경험
• 대규모 데이터 생성, 병렬 시뮬레이션, 렌더링·물리엔진 최적화 경험

이런 분을 찾습니다

• 시뮬레이션에서 잘 되는 것과 실제 로봇에서 잘 되는 것의 차이를 알고, 그 격차를 좁히는 데 관심 있는 분
• 일회성 환경이 아니라 여러 작업과 현장에 재사용 가능한 시뮬레이션 capability를 만들고 싶은 분
• 새로운 기술을 빠르게 배우되, 더 단순한 방법이 맞다면 과감하게 단순화할 수 있는 분