Reinforcement Learning Engineer(전문연구요원 가능)

포지션 상세 정보

기술스택

C++
Linux
MachineLearning
TensorFlow
Python
PyTorch
C

주요업무

**전문연구요원으로 지원하는 경우, "전문연구요원 희망" 문구를 기재해주세요.

• Dual-arm robot control using reinforcement learning
    - Robot behavior generator
    - Fastening various connectors and devices
    - Assembling various objects
• Reinforcement learning training simulation 개발
• Robot operation system 개발

자격요건

• 관련 분야 학위자(컴퓨터공학, 인공지능학과 등)
• Linux 환경에서 C/C++, Python 개발 경험
• 강화학습 이론에 대한 깊은 이해 및 최신 Deep Learning 기술에 대한 폭 넓은 이해
• Deep Learning framework(PyTorch, TensorFlow 등) 구현 경험
• 물리 엔진 기반의 시뮬레이션을 사용한 강화학습 환경 구축 경험
• 최신 기술의 동향에 대해 지속적인 관심을 갖고 다른 사람들과 공유하는 것을 즐기는 사람
• 빠르게 변화하는 스타트업에서의 근무 경험이 있으며 도전과 성취를 즐기시는 분
• 프로젝트를 성공적으로 완료하기 위해 강한 책임감을 가지고 시간을 투자할 수 있는 분

우대사항

• 해당 분야 석사/박사 학위 혹은 3년 이상의 경력을 갖춘 분
• Imitation Learning, Offline Learning에 대한 깊은 이해 및 경험이 있으신분
• 실제 Manipulator를 사용한 강화학습 프로젝트 진행 경험이 있으신 분
• Robotics에 대한 이해 및 경험이 있으신 분
• ROS2, Isaac sim 개발 경험이 있으신 분

복지 및 혜택

[조직 문화]
• 플라이퍼는 "~님"이라는 호칭을 사용해 서로를 존중해요.
• 우리는 불필요한 회의를 최소화하고 오로지 업무에 집중할 수 있는 환경을 선호해요.
• 어떤 고민이 있을 시 리더 혹은 CEO와 언제든 자유롭게 1:1 미팅을 할 수 있어요.
• 의무적 회식은 그만! 누구든지 자유롭게 참여할 수 있는 회식 문화에요.
• 우리는 성과에 따른 합당한 인센티브를 제공해 드립니다. 
• 새로운 도전을 하다 실패하더라도 의미 있는 실패는 당연히 인센티브를 지급해 드려요

[근무 환경]
• 제일 핫한 장소인 신분당선 판교역에서 10분 거리인 유스페이스에서 일해요.
• 10시 이전, 4시 이후 자율 출/퇴근을 지향하고 있어요.
• 점심시간이 30분 늘었어요! 1시간 30분 동안 에너지를 재충전하고 활기차게 오후 업무를 시작해요.
• 별도의 승인 없이 연차, 반차, 보건휴가(무급), 비상 휴가 등 자유롭게 사용 가능해요.
• 효율적인 업무 진행을 위해 장비(랩톱, 데스크톱, 맥북, 모니터 등) 및 소프트웨어 등 지원을 아낌없이 지원해 드려요.

[복지 환경]
• 개인의 성장과 업무 역량 향상을 위한 교육비, 도서구입비 등 자기계발비를 지원해 드려요.
• 생일을 맞이한 플라이퍼는 생일 케이크도 받고 조기 퇴근도 할 수 있어요.
• 원하는 음료 및 간식이 무제한으로 구비되어 있어요.
• 늦게까지 열심히 일하시는 플라이퍼들을 위한 야근 식비 및 야근 교통비를 지원해 드려요.
• 가족들과 함께 풍성한 날을 위한 명절 선물을 지원해 드려요.
• 장기근속자분들에게는 리프레시 휴가를 제공해 드리고 있습니다.
• 플라이퍼를 위한 특별한 종합 건강 검진 프로그램을 지원해드립니다.

채용절차 및 기타 지원 유의사항

[ 기타 사항 ]
• 급여 : 개인의 역량에 따라 협의  **인센티브
• 채용 형태 : 정규직 *수습 기간 3개월 후 전환 심사. 수습 기간 中 연봉 100% 지급
• 근무 장소 : 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 660 유스페이스1 B동 604-1호, 901호 / 우: 13494

[ 채용 절차 ]
1. 서류 전형 (이력서, 자기소개서, 포트폴리오 등)
2. 면접 및 컬처핏 면접 동시 진행 (1~2시간 소요 예정)
3. 최종 합격 및 처우 협의
※ 서류는 자율 형식 (양식 및 분량 무관)입니다. 압축하지 말고 URL 또는 PDF 형식으로 제출해 주세요