Physical Property Estimation ML Engineer
Summary
Design, train, and evaluate ML models that predict physical properties of materials for robotic manipulation, using physics-informed/hybrid learning and uncertainty quantification on SpaceAI's force/stress ground-truth data infrastructure (PyTorch/JAX).
About
스페이스에이아이는 로봇 변형체 조작을 위한 Force/Stress Ground Truth 데이터 인프라를 만듭니다.
Force/Stress 데이터가 실제 로봇 조작 성능으로 이어지는지를 학습·배포·실험으로 증명합니다.
근무: 서울 가산 오피스 · 필요 시 광주 GIST 실험/검증 협업
이 역할에서 중요한 것은 ‘AI를 해봤다’가 아니라 아래 문제를 직접 풀어본 경험입니다.
Responsibilities
■ 주요 업무
· 물성 예측 모델 설계·학습·평가
· Physics-informed/hybrid learning 구조 연구
· Uncertainty quantification 및 신뢰구간 산정
· 합성+실측 데이터의 domain gap 분석
· 데이터 품질-모델성능 관계 분석
· 예측 물성시뮬실로봇 검증 loop 구축
Requirements
■ 필수 경험
· PyTorch/JAX 기반 ML 연구·실무 경험
· 실험 설계와 통계적 평가 역량
· Python/Linux 환경 능숙
· 회귀·representation learning·uncertainty 중 하나 이상 깊은 경험
Preferred
■ 우대 경험
· PINN·neural constitutive model·neural physics
· Bayesian/ensemble uncertainty
· 로보틱스·simulator 데이터 경험
· 멀티 GPU 학습
· 관련 논문 또는 오픈소스 기여
Benefits
■ 근무/처우
· 근무지: 서울 금천구 디지털로10길 9, KICKUP 5F 5호 (B514)
· 근무형태: 주 5일 서울 가산 오피스 근무
· 근무시간: 10:00~19:00
· 수습기간: 3개월 · 수습기간 중 급여/처우는 별도 협의
· 연봉: 경력 및 역량에 따라 협의
· 스톡옵션: 역량 및 기여도에 따라 지급 가능 · 구체 조건 협의
· 이주/교통/기타 지원: 별도 지원 없음