우리 팀은 이런 일을 합니다

저희 Innovation Lab의 Human-Robot Interaction(HRI) 파트는 웨어러블 로봇 개발의 선행연구를 전담하는 조직으로, 현 제품에 적용 가능한 신규 메커니즘과 제어 알고리즘, 최적화 기반 개인맞춤형 제어 기술부터 차세대 제품으로 발전시킬 수 있는 혁신적인 구조·메커니즘·알고리즘까지 데이터 기반으로 연구개발하고 있습니다. 자체적인 데이터 수집·분석 및 개발 기술의 검증평가 역량을 보유하고 있으며, 사용자 데이터를 기반으로 한 대규모 보행 데이터베이스를 구축하고 지속적인 학습을 통해 웨어러블 로봇의 성능을 고도화하는 연구를 수행하고 있습니다. 또한 다양한 환자군을 대상으로 웨어러블 로봇의 재활임상적 효과를 검증하고, 이를 의료기기로 확장하기 위한 연구를 여러 의료기관 및 대학과의 협업을 통해 진행하고 있습니다. 소수 정예로 운영되며 소속인원 각자의 전문성을 바탕으로 수평적이고 지속적인 소통을 통해 공동의 목표를 이루고자 노력하는 조직문화를 만들고 있습니다. 선행연구 및 임상연구 특성상 외부 기관 (대학연구실, 의료기관 등)의 협업이 잦고, 학회 및 논문 발표 등의 대외활동이 있습니다. 회사 내부적으로는 디자인파트와 선행 제품 개발 관점에서 긴밀히 협업하고, 대외적인 기술소개 및 홍보 측면에서 경영본부/영업/마케팅과도 협업이 잦습니다.

주요 업무

• 웨어러블 센서(IMU, 인코더 등) 시계열 데이터 기반 동작·의도 인식 모델 구현 및 학습
• 사용자 보행 데이터 기반 보행 패턴 분류 모델 개발 및 패턴별 제어파라미터 최적화 연구사용자 적응 모델 연구
• LLM 기반 웨어러블 로봇 제어 인터페이스 설계 및 관련 데이터베이스 구축
• 신경망 아키텍처 선정, 하이퍼파라미터 설계 및 모델 학습 파이프라인 구축
• 학습된 모델의 실로봇 적용성 검토 및 실시간 추론 최적화
• 인체 데이터 증강 및 도메인 지식 기반 모델 고도화 연구
• 연구 결과의 논문화 및 특허 출원을 위한 기술 문서 작성

자격 요건

• 경력: 석사: 실무/연구 경력 3년 이상, 박사: 실무 경력 무관이나 학위 과정 중 연구 실적 보유
• 학력 및 전공
• 학력: 석사 이상
• 전공: 기계공학, 메카트로닉스, 로봇공학 또는 관련 전공
• 필수역량/업무경험
• Python 능숙 활용 및 PyTorch 또는 TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 숙련
• 신경망 구현·학습·튜닝 실무 경험
• 시계열 데이터 처리·분석 경험
• 논문 및 특허 검색·분석을 통한 선행기술 조사(state-of-the-art survey) 역량
• Git 기반 협업 개발 경험

우대 사항

• 웨어러블/인체 부착 센서(IMU, sEMG 등) 시계열 데이터 기반 동작/의도 인식 연구 경험
• 강화학습(RL) 또는 모방학습(Imitation Learning) 기반 모델 연구 경험
• Bayesian 최적화 기반 모델 하이퍼파라미터 및 사용자 적응 모델 최적화 경험
• 생체역학 기반 시뮬레이션 환경 (Mujoco, SCONE, Isaac Sim 등) 을 활용한 sim-to-real 검증 연구
• Isaac Lab, MuJoCo, OpenSim 등 물리 기반 생체역학 시뮬레이션 환경 구축 및 sim-to-real 연구 경험
• LLM/Foundation Model fine-tuning 또는 대규모 시계열 데이터 전처리 파이프라인 구축 경험
• 도메인 지식(보행역학 등)을 학습 네트워크에 반영해본 경험
• 국내외 학회 발표 또는 논문 게재 실적
• 특허 출원 또는 등록 실적 보유

기술 스택

• Python
• Pytorch
• LLM
• 강화학습 (RL)
• 예측기반 시뮬레이션 (Mujoco, SCONE 등)
• 시계열 데이터 분석