포지션 상세
ROAI는 공간 지능(Spatial Intelligence)을 기반으로 자율 생산 인프라를 설계하는 딥테크 스타트업입니다.
우리는 '누구나 무엇이든 만들 수 있는 세상'을 꿈꿉니다.
하지만 오늘날의 생산 현장은 복잡한 공정, 숙련된 인력의 부족, 그리고 막대한 비용과 시간이라는 구조적 장벽에 가로막혀 있습니다. 생산은 여전히 정해진 방식에 묶여 있고, 로봇은 사람의 세밀한 개입을 필요로 합니다.
ROAI는 이러한 한계를 물리적 공간과 객체의 관계를 추론하고 스스로 판단하며 실행하는 공간 지능을 통해 해결해 나가고 있습니다. 세계 최고 수준의 모션 플래닝 엔진을 탑재한 산업용 AI 로보틱스 플랫폼 Xelo는 현대자동차, 기아, GM 등 글로벌 제조 기업에서 우수성을 인정받으며 적용 범위를 빠르게 확장하고 있습니다. 이를 기반으로 ROAI는 국내를 넘어 글로벌 시장으로의 확장을 준비 중입니다.
우리가 지향하는 미래는 물리적 제약이 창의적인 아이디어를 가로막지 않는 세상입니다.
생산 과정의 부담이 줄어들수록, 사람은 무엇을 만들 것인지, 어떤 가치를 더할 것인지에 더 집중할 수 있습니다.
현실 세계에서 의미 있는 문제를 풀어가며 기술로 실질적인 변화를 만들어내는 ROAI의 여정에 함께할 동료를 찾습니다.
[팀 소개]
Core Engine 팀은 AI 모델의 엔진과 대규모 데이터 파이프라인을 설계하고 고도화하여, 제조 현장을 혁신하는 지능형 인프라를 구축합니다. 방대한 제조 데이터를 실시간으로 수집·처리하고, 이를 모델 학습에 활용할 수 있는 고성능 데이터 아키텍처를 구현합니다. 또한 복잡한 제조 환경에서도 안정적이고 유연하게 작동할 수 있도록 AI 모델의 성능 고도화에 집중합니다.
이러한 기술은 ROAI 솔루션이 빠르고 정교한 로봇 플래닝을 구현하는 핵심 요소이며, 제품의 안정성과 확장성을 뒷받침합니다. 나아가 ROAI가 독보적인 기술 장벽을 구축하고 제조 지능화 시장을 선도하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 강화학습·모방학습 기반 학습 알고리즘 설계
• 3D 환경 표현 및 장면 이해 모델 연구
• 벤치마크 설계 및 성능 검증 실험
• 로봇 분야 국제 학회 Full Paper 작성 및 투고
• Diffusion 기반 로봇 모션 플래닝(MPD) 모델 연구 및 개발
• 제약 조건 반영 가이던스(Guidance) 및 조건부 생성 기법 연구
• 강화학습·모방학습·딥러닝 기반 로봇 제어 또는 모션 플래닝 분야 연구 경력 3년 이상
• PyTorch 기반 딥러닝 모델 설계·구현 역량 및 대규모 학습 실험 수행 경험
• 로봇 기구학·동역학·모션 플래닝에 대한 이론적 이해 및 실무 경험
• 국제 학회·저널 논문 게재 실적 (3편 이상)
우리는 '누구나 무엇이든 만들 수 있는 세상'을 꿈꿉니다.
하지만 오늘날의 생산 현장은 복잡한 공정, 숙련된 인력의 부족, 그리고 막대한 비용과 시간이라는 구조적 장벽에 가로막혀 있습니다. 생산은 여전히 정해진 방식에 묶여 있고, 로봇은 사람의 세밀한 개입을 필요로 합니다.
ROAI는 이러한 한계를 물리적 공간과 객체의 관계를 추론하고 스스로 판단하며 실행하는 공간 지능을 통해 해결해 나가고 있습니다. 세계 최고 수준의 모션 플래닝 엔진을 탑재한 산업용 AI 로보틱스 플랫폼 Xelo는 현대자동차, 기아, GM 등 글로벌 제조 기업에서 우수성을 인정받으며 적용 범위를 빠르게 확장하고 있습니다. 이를 기반으로 ROAI는 국내를 넘어 글로벌 시장으로의 확장을 준비 중입니다.
우리가 지향하는 미래는 물리적 제약이 창의적인 아이디어를 가로막지 않는 세상입니다.
생산 과정의 부담이 줄어들수록, 사람은 무엇을 만들 것인지, 어떤 가치를 더할 것인지에 더 집중할 수 있습니다.
현실 세계에서 의미 있는 문제를 풀어가며 기술로 실질적인 변화를 만들어내는 ROAI의 여정에 함께할 동료를 찾습니다.
[팀 소개]
Core Engine 팀은 AI 모델의 엔진과 대규모 데이터 파이프라인을 설계하고 고도화하여, 제조 현장을 혁신하는 지능형 인프라를 구축합니다. 방대한 제조 데이터를 실시간으로 수집·처리하고, 이를 모델 학습에 활용할 수 있는 고성능 데이터 아키텍처를 구현합니다. 또한 복잡한 제조 환경에서도 안정적이고 유연하게 작동할 수 있도록 AI 모델의 성능 고도화에 집중합니다.
이러한 기술은 ROAI 솔루션이 빠르고 정교한 로봇 플래닝을 구현하는 핵심 요소이며, 제품의 안정성과 확장성을 뒷받침합니다. 나아가 ROAI가 독보적인 기술 장벽을 구축하고 제조 지능화 시장을 선도하는 데 중요한 역할을 합니다.
주요업무
신경망 기반 로봇 모션 플래닝 모델 연구 및 개발• 강화학습·모방학습 기반 학습 알고리즘 설계
• 3D 환경 표현 및 장면 이해 모델 연구
• 벤치마크 설계 및 성능 검증 실험
• 로봇 분야 국제 학회 Full Paper 작성 및 투고
• Diffusion 기반 로봇 모션 플래닝(MPD) 모델 연구 및 개발
• 제약 조건 반영 가이던스(Guidance) 및 조건부 생성 기법 연구
자격요건
• 컴퓨터공학·전기전자공학·기계공학·로보틱스 관련 분야 박사 학위 소지자 또는 석사 학위 소지 후 동등 수준의 연구 경력 보유자• 강화학습·모방학습·딥러닝 기반 로봇 제어 또는 모션 플래닝 분야 연구 경력 3년 이상
• PyTorch 기반 딥러닝 모델 설계·구현 역량 및 대규모 학습 실험 수행 경험
• 로봇 기구학·동역학·모션 플래닝에 대한 이론적 이해 및 실무 경험
• 국제 학회·저널 논문 게재 실적 (3편 이상)
