Research Scientist - Physical AI & Robot Foundation Models

팀 소개

수행 업무

• 신규 RFM 모델 아키텍처 및 학습 방법론 개발 
• RFM 사전학습·사후학습(SFT, RL) 성능 개선 
• 로봇 학습 데이터(Real/Sim/Web) 수집·구성 및 data mixing 전략 연구를 통한 generalization 향상 
• VLA / World Model 등 최신 연구 동향 분석 및 내부 RFM 통합·개선 
• 연구/개발 성과의 제품·서비스 적용

지원자격

• 필수사항
  - 컴퓨터 비전·머신러닝·로보틱스 등 유관 분야 석사 학위 및 관련 경력 3년 이상, 또는 박사 학위 보유자 (졸업 예정자 포함)- RFM(VLA, World Model 등) 또는 로봇 학습(Imitation Learning, Reinforcement Learning 등) 관련 연구/개발 경험 보유- PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 구현 및 학습 역량 보유 
• 우대사항
  - 대규모 데이터셋 구축 및 데이터 전략 수립 경험 보유- 시뮬레이션 환경(Isaac Sim, MuJoCo 등) 또는 실제 로봇 플랫폼 활용 경험- 멀티모달 파운데이션 모델 사전학습/사후학습 경험- Top-tier 학회(CVPR, NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS 등) 논문 게재 실적- 대규모 분산 학습 인프라 활용 경험

전형절차

• 서류심사 → 코딩테스트 & LG Way Fit Test(인성검사) → 기술 인터뷰(대면) →Culture Fit 인터뷰(대면) 최종 합격

       * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.

현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.

지원시 문제가 있을 경우careers@lgresearch.ai 로 문의 부탁드립니다.