배송로봇 매니퓰레이션 VLA/RFM 선행연구원 (0명)

• Robotics Foundation Model(RFM) 아키텍처 설계 및 사전학습 전략 수립
  • 비전·언어·액션 통합 표현 학습 구조 설계 (π-0/π-0.5, GR00T N1, RT-2, OpenVLA 계열 분석 및 자체 모델 설계)
  • 액션 토크나이제이션, 플로우 매칭/디퓨전 기반 액션 헤드 설계
  • 대규모 로봇 조작 데이터셋(Open X-Embodiment 등) 및 자체 수집 데이터 활용 학습 파이프라인 설계
• VLA 모델의 배송로봇 매니퓰레이션 태스크 적용 및 파인튜닝
• 고수준 의도 생성 → 실시간 제어 정책 조건화 파이프라인 설계
• 음성 명령 → 언어 지시 변환(STT 포함), LLM 기반 태스크 플래닝
• Auto-labeling 파이프라인 구축 (수집 영상 자동 언어 레이블 생성)
• 모방학습(ACT, Diffusion Policy 등) 모델 학습·평가 및 RFM과의 통합
• 연구 성과의 외부 학회 발표 및 자사 GAEMI 배송로봇 플랫폼에서의 실증

• 컴퓨터공학, 인공지능, 로봇공학 등 관련 분야 석사 이상 또는 이에 준하는 역량 보유
• VLM/LLM 또는 VLA 모델 관련 연구 경험
• HuggingFace Transformers 생태계 숙련
• Python, PyTorch 숙련 및 멀티모달 데이터 처리 경험

• 박사 학위 소지자 또는 박사 수료 후 동등 수준의 연구 역량 보유자
• Robotics Foundation Model(RFM) 또는 generalist robot policy 관련 연구 경험
• Flow matching, Diffusion Policy, Action Chunking Transformer 등 액션 생성 모델 연구·구현 경험
• NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, RSS, CVPR 등 top-tier 학회 논문 게재 경험
• LoRA, QLoRA 등 효율적 파인튜닝 기법 경험
• 대규모 모델 분산 학습 경험 (DeepSpeed, FSDP, vLLM 등)
• 모바일 매니퓰레이터 또는 자율주행 로봇 대상 AI 모델 적용 경험
• ROS2 연동 경험