회사명 플라잎 포지션 Physical AI Lead Engineer 근무지 경기 성남시 분당구 성남대로331번길 8, 1702호 고용형태 정규직 경력 5년 이상 지원 마감 2026-04-30
회사 소개
◆ Be a Plaifer, Grow with us!
◆ Planning AI for the Better Future.
[ Plaif, 더 알아보기 ]
[유튜브] 세계 로봇 대회 우승자가 만든 AI 스타트업 : https://youtu.be/T8BtBuZzueI [유튜브] 플라잎 회사소개 : https://youtu.be/R_4SxMgKQ3c [유튜브] 플라잎 일상소개 : https://www.youtube.com/watch?v=MAVU-zsab1w&t=210s [기사] 플라잎, 산업부 'K-휴머노이드 연합'의 신규 참여기업으로 선정 : https://www.news1.kr/industry/general-industry/5879568 [기사] 플라잎, 'AI 팩토리 전문기업' 선정… 조립·체결 특화 솔루션 경쟁력 강화 : https://www.etnews.com/20250822000056 [기사] 레인보우로보틱스, 로봇 AI 스타트업 플라잎과 상생협력 MOU : https://bit.ly/edaily-news [ Investment ]
Futureplay / Mando / INTEK PLUS / KB Investment / 신용보증기금 / 산은캐피탈 [ 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요 ]
Physical AI 팀은 단순한 로봇 제어가 아니라, “로봇이 스스로 다양한 작업을 수행할 수 있는 지능”을 만드는 팀입니다. 현재는 조립/체결과 같은 정밀 작업을 중심으로 시작했지만, 물류 및 서비스 영역까지 확장 가능한 범용 로봇 지능을 구축하고 있습니다. Vision / Motion / SW 팀과 함께 perception planning control까지 이어지는 end-to-end 학습 기반 로봇 시스템을 직접 설계하고 구현합니다. 시뮬레이션에서 끝나는 것이 아니라, 실제 생산라인과 현장에서 모델이 실제로 동작하고 성과로 이어지는 경험을 하게 됩니다. 이 팀은 연구만 하는 조직이 아닙니다. 선행 연구부터 실제 양산 적용까지 모두 연결되는 구조 안에서, 본인이 만든 기술이 바로 고객 환경에 적용되는 것을 경험할 수 있습니다. 단일 task를 반복하는 것이 아니라, 조립 물류 서비스로 확장되는 과정에서 로봇 지능을 일반화하는 문제를 직접 풀어볼 수 있는 환경입니다. Physical AI Lead Engieer는 이러한 선행 연구(Research)와 제품화(Product)를 동시에 리딩하며, Physical AI 팀의 기술 방향을 정의하고 시스템 아키텍처 및 주요 기술 의사결정을 주도하는 역할을 수행하게 됩니다. 주요 업무
1. 선행연구 ( Research )
범용 로봇 지능을 위한 Physical AI 아키텍처 및 학습 구조를 설계합니다.
Physical AI 아키텍처 설계 조립/체결뿐만 아니라 물류 및 서비스 작업까지 확장 가능한 범용 Physical AI 아키텍처 설계 Vision-Language-Action (VLA) 기반 로봇 제어 구조 연구 VLM, MLLM, Policy Transformer 등 대규모 사전학습 모델 활용 학습 기반 정책 및 일반화 구조 연구 강화학습(RL), 모방학습(IL), Foundation Model 기반 정책 학습 구조 연구 다양한 작업 환경(제조/물류/서비스)에서 일반화 가능한 Representation / Policy 구조 설계 Sim2Real 전이 및 데이터 효율성 개선 연구 통합 로봇 지능 연구 Manipulation뿐 아니라 grasping, picking, navigation, task sequencing 등 복합 작업을 포함한 통합 로봇 지능 연구 장기적으로 Task generalization 및 zero-shot 수행 가능성 확보 2. 제품화 ( Product / Deployment )
연구 결과를 실제 환경에 적용 가능한 시스템으로 구현하고 확장합니다.
시스템 설계 및 확장 조립/체결 작업을 중심으로 시작하여, 물류(피킹/이송) 및 서비스 작업까지 확장 가능한 시스템 설계 다양한 작업 유형에 빠르게 적용 가능한 공통 ML pipeline 구축 실환경 적용 및 성능 개선 실제 생산 및 물류 환경에서 정확도, 속도, 안정성 등 성능 개선 Vision / Motion / SW 팀과 협업하여 end-to-end pipeline 구축 운영 효율화 작업별 fine-tuning 비용 최소화 및 적용 속도 개선 자격요건
특정 task가 아닌, “로봇이 다양한 일을 하게 만드는 구조”를 설계하는 분을 찾습니다.
Physical AI / Robotics Intelligence 로봇 manipulation 또는 control 관련 프로젝트 경험 (실환경 또는 시뮬레이션) MuJoCo, Isaac Gym 등 시뮬레이션 환경을 활용한 학습 및 검증 경험 Sim2Real 문제를 경험해 본 분 (실제 로봇 적용 경험 또는 이에 준하는 경험) 강화학습(RL), 모방학습(IL), Policy Learning 중 하나 이상을 활용한 시스템 구현 경험 Learning & System 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 중 하나 이상의 분야에서 실무 경험 5년 이상 PyTorch 또는 TensorFlow 기반 모델 설계 및 학습 경험 모델 단위가 아닌, 데이터 수집 학습 배포까지 이어지는 end-to-end ML pipeline 경험 Leadership 팀 또는 프로젝트를 리딩하며 주도해 본 경험 (소규모라도 무관) 우대사항
Embodied AI·Physical AI 기반 로봇 학습·제어 연구/개발 경험 Foundation Model 또는 범용 정책 학습 구조 설계 경험 Vision-Language Model(VLM) / Multimodal 모델 기반 제어 경험 Sim2Real, domain randomization, data scaling 등 일반화 관련 경험 실제 로봇을 활용한 작업 수행 및 적용 경험 (manipulation, 물류, 서비스, 제조 환경 등) C++ 및 로봇 제어 관련 개발 경험 Docker 및 ML 인프라 구축 경험 주요 컨퍼런스 및 저널에 연구 논문을 게재한 경험 복지 및 혜택
[플라이퍼(Plaifer)는 이렇게 일합니다]
Possibility First | 안 되는 이유보다 되는 방법을 먼저 찾습니다. My Game | 내 일처럼 움직이고, 내 결과로 만들어냅니다. Worth the Pay | 고객이 기꺼이 돈을 낼 만한가를 스스로 묻습니다. Tiki-Taka | 탁월한 동료와 함께, 서로가 서로를 더 낫게 만듭니다. Last 5% | 차이를 만드는 마지막 5%를 완성합니다. [일하는 문화]
"~님" 호칭을 사용해 서로를 존중하며 일하고 있어요. 서로 밝게 인사하며 함께 긍정적인 분위기를 만들어 가고 있어요. 불필요한 회의를 최소화하고, 업무에 집중할 수 있는 환경을 지향해요 어떤 고민이든 리더 혹은 CEO와 언제든 자유롭게 1on1 미팅을 할 수 있어요. [일하는 환경]
선택적 근로시간제를 운영하고 있어요. 코어타임(10:00 ~ 16:00) 외 시간은 자유롭게 출퇴근 가능해요. 점심시간은 70분으로 여유롭게 식사와 휴식을 즐기실 수 있어요. 연차, 반차 등의 휴가는 구성원의 자율과 책임을 기반으로 운영하고 있어요. 정자역(신분당선 & 분당선)에서 1분 거리인 '킨스타워'에서 일해요. 사내 휴식 공간에 다양한 음료와 간식을 제공해 드리고 있어요. [혜택 및 복지]
장기근속자를 위한 리프레시 휴가를 제공해요. (2년 이상 5일 / 5년 이상 10일 / 10년 이상 30일) 생일을 맞이한 플라이퍼에게 케이크와 조기 퇴근(오후 3시 퇴근)을 지원해요. 가족들과 함께 풍성한 날을 위한 명절 선물을 제공해 드려요. 플라이퍼를 위한 특별한 종합 건강 검진 프로그램을 지원해 드려요. (건강검진 반차 별도 제공) 플라이퍼의 추천으로 인재가 합류하면 인센티브 100만원을 지급해요. (수습기간 이후) 국내 및 해외 특허출원/등록 시 보상금(50만원)을 지원해 드려요. 늦은시간까지 근무하게 되면 야근 식비 및 교통비를 지원해 드려요. 지원 방법
원티드에서 지원하기
