RL Engineer

회사 소개

WIM은 AI의 판단을 실제 로봇의 움직임으로 바꾸는 제어 계층을 만듭니다.

로봇에게 무엇을 해야 하는지 가르치는 회사는 많아지고 있습니다. 하지만 AI가 아무리 좋은 판단을 내려도, 그 판단을 관절과 모터가 실행할 수 있는 정밀한 제어 명령으로 바꾸지 못하면 로봇은 원하는 대로 움직일 수 없습니다. WIM은 바로 그 신호를 만듭니다.

VLA가 만든 Action을 Trajectory로, Joint Command로, 1kHz 실시간 제어 신호로 바꿔 실제 모터까지 연결합니다. Kinematics/Dynamics, Motion Planning, State Estimation, Force/Torque Control, EtherCAT, Real-Time Linux, ROS2, Learning-Based Control을 하나의 시스템으로 통합합니다.

우리가 만들고 싶은 것은 특정 로봇 한 대를 움직이는 프로그램이 아니라, AI 시대의 범용 로봇 제어 플랫폼입니다. 범용 AArch64 SoC 한 장 위에서 AI Inference부터 Motion Planning, ROS2, EtherCAT, 1kHz 실시간 저수준 제어, 모터까지 전 계층을 하나의 시스템으로 연결합니다.

WIM은 NVIDIA Inception Grand Challenge 2026 Top 10 기업이자 Plug and Play·포스텍홀딩스의 포트폴리오 기업으로, 국내외 대기업·로봇 전문기업·연구기관·정부기관과 실제 로봇 프로젝트를 수행하고 있습니다.

WIM 홈페이지 바로가기

• https://www.wimcorp.co.kr/

포지션 소개

• 시뮬레이션 기반 강화학습·모방학습으로 로봇의 이동/조작 정책을 개발합니다.
• 학습된 정책을 실제 로봇에 이식(Sim-to-Real)하여 현장에서 구동되도록 만듭니다.
• 제어팀과 협업하여 AI 정책과 실시간 제어 시스템을 통합합니다.

주요 업무

• Isaac Sim/MuJoCo 등 시뮬레이터에서 로봇 학습 환경 설계 및 구축
• RL 알고리즘 및 모방학습 파이프라인 개발·튜닝
• Sim-to-Real 연구 및 적용
• 보상 설계, 학습 안정화, 정책 성능 분석 및 개선

이런 분이면 좋아요

• 외국인 지원자: 석사 이상 학위 소지자
• 강화학습 이론 및 실전 학습 경험 (연구·프로젝트·경진대회 포함)
• 시뮬레이터(Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo 등) 사용 경험
• 로봇 기구학/동역학에 대한 기본 이해

우대 사항

• 학습 정책을 실제 로봇에 배포해본 Sim-to-Real 경험
• 매니퓰레이터 등 실기체 프로젝트 경험
• ROS2 및 실시간 제어 시스템 연동 경험
• RL/로보틱스 분야 논문 실적 또는 오픈소스 기여