Mobility Intelligence Team @ URobotics

Understanding Context, Moving Anywhere

이동지능(Mobility Intelligence) 팀은 로봇이 주변 환경의 맥락을 이해하고, 효율적이고 강인한 이동을 수행할 수 있도록 만드는 Mobility Intelligence 기술을 개발합니다.

복잡한 지형과 예측 불가능한 환경 속에서도 로봇이 스스로 판단하고 안전하게 이동할 수 있도록 합니다. 두 손은 자유롭게 활용하여 이동을 돕거나, 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

우리는 특정 환경에서만 움직이는 로봇이 아니라, 이 세상 어디든 자유롭게 이동할 수 있는 Robot Mobility Intelligence를 만드는 것을 목표로 합니다.

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인재상

✓ 실제 환경에서 발생하는 문제를 끝까지 해결하려는 집착이 있는 분
✓ 논문의 아이디어에서 그치지 않고 실제 세상에서 활용 가능한 기술로 만드는 분
✓ 빠르게 실험하고 개선해나가는 개발 문화에 익숙한 분
✓ 원활한 의사소통이 가능하고 능동적으로 문제를 해결하는 분

공통 자격요건

✓ Full-time : 관련 분야 경력 2년 이상 또는 이에 준하는 역량 보유
✓ Internship : 학부 4학년 이상 또는 이에 준하는 역량 보유
✓ Robotics / AI / Control / Navigation 분야 연구 또는 프로젝트 경험
✓ Python 또는 C++ 개발 경험
✓ Linux 기반 개발 경험

우대사항

✓ 관련 분야 석·박사 학위 또는 연구 경험
✓ 실제 로봇을 활용한 프로젝트 경험
✓ ROS2 기반 개발 경험
✓ IsaacLab / MuJoCo 등 로봇 시뮬레이터 사용 경험
✓ Reinforcement Learning 또는 Imitation Learning 경험
✓ LLM / VLM / VLA 등 Foundation Model 활용 경험
✓ 최근 AI 및 Robotics 기술 트렌드에 대한 높은 관심
✓ 실제 로봇 Deployment 경험

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Open Positions

Control Engineer

Role

사족보행, 휴머노이드 로봇이 복잡한 실제 환경에서도 안정적이고 강인하게 이동할 수 있도록 전신 제어 및 학습 기반 제어 기술을 개발합니다.

시뮬레이션과 실제 로봇을 연결하며, 로봇의 이동 능력을 지속적으로 향상시키는 핵심 기술을 연구하고 개발합니다.

주요 업무

✓ RL / IL 기반 휴머노이드 및 사족보행 전신 제어 기술 개발
✓ Sim-to-Real 성능 향상 연구
✓ IsaacLab / MuJoCo 기반 학습 환경 구축
✓ Robust Control 및 Motion Generation 연구
✓ 실제 환경 기반 테스트 및 성능 검증

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AI Navigation Engineer

Role

로봇이 주변 환경의 맥락을 이해하고 스스로 판단하여 목적지까지 이동할 수 있도록 AI 기반 의사결정 및 Navigation 기술을 개발합니다.

Foundation Model 기반의 고수준 지능을 실제 로봇에 적용하고, 로봇 온보드 프로세서에서 실시간으로 동작할 수 있도록 최적화합니다.

주요 업무

✓ Vision-Language 기반 Robot Decision Making 연구
✓ LLM / VLM / VLA 기반 Robot Intelligence 개발
✓ Goal-conditioned Navigation 연구
✓ Semantic Navigation 기술 개발
✓ Open-world Environment 이해 및 의사결정 연구
✓ 휴머노이드 온보드 프로세서 최적화
✓ 실제 환경에서의 Navigation Robustness 향상
✓ 공개 모델 Benchmarking 및 성능 개선