Research/Engineering Internship-Reinforcement Learning

팀 소개

• Physical Intelligence Lab은 인간의 눈을 뛰어넘는 시각 지능 기술을 연구·개발하며, 현실과 가상 공간에서 새로운 경험을 만들어 내는 것을 목표로 합니다.
• 단순히 ‘사물을 본다’를 넘어, 세계를 이해하고 사람을 연결하는 AI의 눈을 만드는 것이 우리의 비전입니다.

• Physical Intelligence Lab의 연구 범위는 컴퓨터 비전 전반에 걸쳐 있습니다.
• 이미지·영상 인식, 객체 탐지, 멀티모달 학습, 3D 이해를 비롯해 비전검사, Document AI, Robotics 등 다양한 응용 분야로 기술을 확장하고 있습니다.
• 이를 통해 LG 그룹의 다양한 사업 영역에 적용 가능한 핵심 비전 기술과 서비스 기반을 마련하고, 나아가 미래 산업을 선도할 혁신적인 Application 개발에 기여하고 있습니다.

• Physical Intelligence Lab의 연구원들은 “눈으로 세상을 새롭게 해석한다”는 철학 아래, 대규모 데이터와 최첨단 AI 모델을 활용해 현실의 복잡한 문제 해결에 도전합니다.
• 또한 글로벌 학계·산업과의 협업을 통해 최신 연구를 빠르게 흡수하고, 이를 실제 제품과 서비스로 이어가며 연구와 비즈니스의 선순환을 만들어가고 있습니다.
• AI의 눈으로 미래를 열어갈 우리의 여정에 동참하실 분을 기다립니다.

수행 업무

• •EXAONE 기반 자율형 로봇 제어 기술 개발
• - 강화학습을 활용한 로봇 제어 및 물리 환경 상호작용 모델 개발
• - 로봇 학습 및 제어 기술의 실험 인프라, 평가 체계, 서비스화 기술 개발

• •개발 예상 내용 (세부 내용 추후 논의)
• - 로봇 학습을 위한 시뮬레이션 환경 및 데이터 생성 기술 개발
• - 강화학습 기반 로봇 제어 모델 학습 및 고도화 연구
• - VLA 모델의 로봇 제어 학습을 위한 강화학습 기법 연구
• - 시뮬레이션 학습 모델의 현실 로봇 적용, Sim-to-Real, 안전한 탐색 기법 연구
• - 로봇 제어 모델의 실험 관리, 결과 시각화, 데모 서비스를 위한 플랫폼 개발

지원자격

• •필요역량
• - 관련 분야 석/박사과정
• - 관련 분야 프로젝트 경험자
• - 강화학습 및 로봇 시뮬레이터 활용에 능숙한 자

• •우대사항
• - 시뮬레이션 환경 구축 및 현실 로봇 적용 경험
• - 뛰어난 프로그래밍 역량 및 로봇 환경 개발 엔지니어링 경험
• - 관련 분야 Top-tier 컨퍼런스 논문 발표자

전형절차

서류심사 → 코딩테스트(온라인) & LG Way Fit Test(인성검사)→ 기술 인터뷰(비대면) → 최종 합격

* 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.

현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.

지원시 문제가 있을 경우 [email protected] 로 문의 부탁드립니다.