AI Robotics Lead (AI & Motion)

주요업무

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 플라잎은 AI 기반 로봇 기술을 통해 사람이 수행하던 다양한 작업을 자동화하고, 궁극적으로는 완전 자율 로봇을 구현하는 것을 목표로 합니다. 모션팀은 이러한 비전을 바탕으로, AI와 Motion 기술을 결합해 로봇이 실제 환경에서 다양한 작업을 수행할 수 있도록 만드는 역할을 맡고 있습니다. 특히 현재는 정밀한 조작과 물리적 상호작용이 요구되는 작업들을 중심으로 기술을 발전시키고 있습니다. 강화학습, 제어 이론, 모션 계획, 물리 기반 시뮬레이션을 통합하여 로봇이 복잡한 작업을 안정적으로 수행할 수 있는 시스템을 개발하며, 단순한 알고리즘 개발을 넘어 perception–planning–control–learning을 아우르는 전체 로봇 시스템을 설계합니다. 또한 PoC에 그치지 않고 실제 제조 환경 및 다양한 실제 환경에 적용 가능한 수준까지 기술을 제품화하며, 궁극적으로 자율적으로 동작하는 로봇 시스템을 만들어가는 것을 목표로 합니다. 본 포지션은 이러한 AI & Motion 기반 로봇 시스템을 end-to-end로 설계하고, 기술 방향을 정의하며, 실제 환경에 적용되는 수준까지 팀을 리딩하는 역할입니다. 기대하는 역할입니다 (업무내용) AI 기반 양팔 로봇이 정밀 작업을 수행할 수 있도록 하는 제어 및 학습 기반 알고리즘 개발을 리딩합니다. Motion planning, Force control, 학습 기반 정책을 통합한 로봇 제어 스택을 설계하고 기술 의사결정을 주도합니다. 물리 기반 시뮬레이션 환경을 구축하고 Sim-to-Real 전략을 수립합니다. 연구 수준을 넘어 실제 제조 라인에 적용 가능한 형태로 기술을 제품화하고 시스템 통합을 리딩합니다. 모션팀의 기술 방향을 정의하고, 팀의 성장을 이끄는 기술 리더 역할을 수행합니다.

자격요건

로보틱스, 제어, AI 관련 분야 석사 이상 또는 이에 준하는 경험을 보유하신 분 실물 로봇을 활용한 제어 또는 학습 기반 시스템 개발 및 적용 경험이 있으신 분 기구학, 동역학 등 로보틱스 이론에 대한 이해를 갖추신 분 제어 이론 또는 강화학습에 대한 이해를 갖추신 분 기술 리딩 또는 프로젝트 리딩 경험이 있으신 분

우대사항

양팔 로봇 또는 다자유도 매니퓰레이터 기반 정밀 작업(조립, 체결, 접촉) 경험 강화학습, 모방학습, Sim-to-Real 등 학습 기반 로봇 제어 경험 Impedance / Admittance 등 Force control 설계 및 적용 경험 PoC를 넘어 실제 제조 환경 또는 양산 단계까지 기술을 적용해본 경험 조직 성장 또는 기술 방향 리딩 경험

기술스택

Physical AI

채용절차

서류 전형 ＞ 직무 및 컬쳐핏 인터뷰(1시간) ＞ 처우협의 ＞ 최종합격 및 입사 전형 단계는 상황에 따라 일부 조정될 수 있습니다. 서류 안내 : 서류는 자율 형식(양식 및 분량 무관)입니다. 단, 압축하지 말고 PDF 또는 URL 형식으로 제출해 주세요. - 포트폴리오 제출은 선택이나, 가지고 계신 포트폴리오가 있다면 제출해 주시면 좋습니다. - 서류 전형 단계에서 포트폴리오 검토가 필요한 경우 추가로 요청드릴 수 있습니다. 최종 단계 합격자에 한해 레퍼런스 체크가 진행될 수 있으며, 레퍼런스 제공자는 합격자와 사전 협의 후 함께 결정합니다.