VLA Researcher

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

• 로봇 파운데이션 모델(VLA)을 활용해 언어 지시로 동작하는 로봇을 만듭니다.
• 공개 VLA 모델을 자사 로봇·태스크에 맞게 파인튜닝하고 배포합니다.
• 데이터 수집부터 모델 학습, 실기체 검증까지 전 과정을 주도합니다.

주요 업무

• VLA 모델 파인튜닝 및 성능 평가
• 텔레오퍼레이션 기반 로봇 시연 데이터 수집 파이프라인 구축
• VLA 모델 하드웨어 통합 및 지연시간 최적화

이런 분이면 좋아요

• 외국인 지원자: 석사 이상 학위 소지자
• LLM/VLM 등 대규모 모델 파인튜닝 실무 경험
• PyTorch 기반 학습·추론 파이프라인 구축 능력
• 로봇 조작(manipulation) 태스크에 대한 관심과 기본 지식

우대 사항

• VLA 모델을 실제 로봇에 적용해본 경험
• 대규모 분산 학습 또는 파인튜닝 경험
• 엣지 환경 추론 최적화 경험
• 관련 분야 논문 실적 또는 오픈소스 기여