현대자동차
전형 안내
전형 단계와 각 단계에서 확인할 내용을 함께 정리했습니다.
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지원서 접수
상세 내용
[조직 소개] 우리 조직은 Software Defined Factory(SDF) 구현을 위한 AI 기반 로봇 자율작업 기술을 개발하며, 현대자동차그룹 제조현장 전반에서 자율작업 Use Case의 애플리케이션을 개발하고 실증하는 업무를 수행합니다.
[직무 상세] Digital Transformation(DX)을 활용한 제조 로봇 자동 티칭, 자율작업 알고리즘, 데이터 기반 학습 등의 핵심 기술을 확보하는 업무를 수행합니다.
■ 제조로봇 모방학습 및 역강화학습을 위한 데이터 핸들링 · 시뮬레이션 및 실공정 데이터 수집/정제/증강 파이프라인 구축 · Vision-Language-Action(VLA) 기반 학습을 위한 데이터 인코딩 및 동기화 알고리즘 개발 · 노이즈 제거, 이상치 검출, 라벨링 자동화 등 데이터 품질 관리 체계 설계
■ 모방학습/강화학습 알고리즘 개발 · Behavior Cloning, GAIL, Diffusion Policy 등 최신 모방학습 기법 구현 및 최적화 · 역강화학습(IRL) 기반 보상함수 추정 및 강화학습 보상함수 설계 · Sim2Real 전이 학습을 위한 도메인 랜덤화 및 적응형 정책 개발
■ 비정형 자동차 조립 자동화를 위한 로봇 전이 및 적용 · 비정형 자동차 조립 공정에 적용 가능한 정책 일반화 및 실증 · 모방학습/역강화학습으로 학습된 정책을 자동차 조립 공정에 적용하기 위한 로봇 작업 시나리오 설계 · 다양한 부품 형상과 비정형 작업 환경을 고려한 정책 일반화 및 전이 학습 구현 · 실공정 검증을 통한 알고리즘 성능 평가 및 안정성 확보
[지원 자격] · 학사 이상의 학위를 보유하신 분 · VLA/RL/IL 등 로봇 제어를 위한 정책 학습 방법 연구개발 경험을 보유하신 분 · 시뮬레이션 환경 활용 경험을 보유하신 분 (Isaac Sim, MuJoCo 등) · Python, PyTorch, TensorFlow 활용 경험을 보유하신 분
[우대 사항] · 컴퓨터공학, 로봇공학, AI 관련 석사 학위를 보유하신 분 · Rigid Body Simulation 또는 그래픽스 모션 생성 자동화 업무 경험을 보유하신 분 · VLA, RL/IL 등 멀티모달 학습 경험 및 Sim2Real 문제 해결 경험을 보유하신 분 · 국제 학회(ICRA, CoRL 등) 논문 발표 또는 오픈소스 기여 경험을 보유하신 분 · 로봇 및 AI 관련 수상 경력을 보유하신 분
[지원자 참고사항] [지원자 참고사항] · 취업보호대상자(장애,보훈 등)는 관계 법령에 의거하여 우대합니다. · 지원서 접수는 현대자동차 채용 홈페이지를 통해 접수하며, 그 외의 개별 접수는 받지 않습니다. · 지원서 접수 마감일에는 지원자가 대거 몰려 입사지원이 어려울 수 있으니, 여유있게 미리 제출하시기를 권장합니다. · 필요 시 전형단계에서 과제가 진행 될 수 있습니다. · 채용 전형 진행에 따라 일정이 조정될 수 있습니다. · 채용공고 내 직급은 변동 가능성이 있으며, 개인별 경력 및 평가를 고려하여 처우협의 과정을 통하여 최종 확정됩니다. · 채용 관련 문의는 채용 홈페이지 內 [FAQs] 메뉴를 확인하시거나 '1:1 문의하기'를 이용바랍니다. [기타 유의사항] · 아래 요건에 해당 시, 합격이 취소되거나 전형상 불이익을 받을 수 있습니다. - 지원서를 포함하여 채용 전형 진행 중 모든 과정에서 제출한 내용이 사실과 다르거나 문서로 증빙이 불가할 경우 - 회사 내규 상 정상근무가 불가능할 경우 - 해외여행에 결격 사유가 있는 경우(남성의 경우, 회사가 지정한 입사일까지 병역 미필 또는 병역 면제되지 않은 분 포함) - 최종 합격 후, 회사가 지정하는 입사일에 입사 불가할 경우 · 당사는 제3자의 영업비밀을 존중하고, 부정경쟁방지 및 영업비밀 보호에 관한 법률 등 관련 법령을 준수하기 위해 노력하고 있습니다. 채용 전형 과정에서 전/현직장의 영업비밀을 침해하거나 전/현직장에 대한 비밀유지의무를 위반하지 않도록 각별히 유의하시기 바랍니다.