Physical AI & Robotics 인재 상시 채용 (다수 직무)

담당업무

• Applied AI Engineer: 주행·작업기 제어, 로컬라이제이션, 데이터 수집, 텔레오퍼레이션, 세이프티 관점의 시스템 설계

• VLA, Control, RL, Motion Planning, Localization 기반 최적 해법 제안 및 구현

• Navigation, Manipulation, Perception, Decision, Action 전반 개발 및 현장 검증

• 실세계 로그와 실패 사례 분석, 개선 로드맵 및 데이터 수집 전략 수립

• PM·제어·시뮬레이션·데이터팀 협업을 통한 PoC, Pilot, 양산 연결

• 프로젝트 결과의 공통 모듈, 평가 체계, 데이터 자산화

• Robotics & Vehicle Control Engineer: 차량·작업기 제어 아키텍처 설계

• State Machine, Rule-Based Logic, Safety Fallback, Fail-safe 로직 개발

• AI 모듈과 저수준 제어기 통합, CAN·ROS2·센서·액추에이터 인터페이스 연동

• 카메라·LiDAR·Radar·GNSS·IMU 기반 안전성 검증과 실환경 튜닝

• Data Pipeline Manager: 현장 데이터 수집 전략과 End-to-End Pipeline 설계·운영

• 데이터 스키마, 버저닝, 메타데이터, 표준 포맷 정의

• 저장 인프라와 학습 데이터 라이프사이클 관리

• 고객별 KPI·제품 공통 KPI 평가 프레임워크 및 offline-online evaluation 설계

• 실패 케이스 기반 재학습·재평가 루프와 프로젝트 간 데이터 우선순위 구조 설계

• Simulation Designer: 농장·항만·건설현장 브라운필드 환경 시뮬레이션 시나리오 설계

• 실패 사례 재현, edge case·rare event·safety-critical scenario 정의 및 생성

• 드론 측량 데이터 기반 디지털 주행환경과 evaluation workflow 구축

• Simulation Engineer: 차량·작업기·센서·환경 모델 구축 및 파라미터 튜닝

• 시뮬레이션 자동화 파이프라인, Teleoperation·replay·scenario review tool 개발

• Sim-to-Real 격차 분석 및 모델 정합성 개선

• Research Scientist/Fellow: Robotics Foundation Model 아키텍처 설계 및 대규모 학습

• Cross-embodiment 일반화, 월드모델 기반 예측·계획 능력의 로봇 정책 통합

• 데이터 스케일링, 표현 학습, action tokenization 연구

• 로보틱스 데이터셋 스케일링과 학습 평가 파이프라인 구축

• 실제 로봇 플랫폼 기반 정책 일반화·robustness 검증 및 주요 학회 발표

• Project Manager: 고객 VOC·RFP 분석, 문제 정의, KPI·우선순위 구조화

• PoC·Pilot·양산 단계별 실행 계획, 요구사항, 리스크 정의

• 정부 과제·컨소시엄 입찰 기획과 제안서 작성

• 프로젝트 일정·리소스·리스크 관리 및 Delivery 책임

• 내부 팀 실행 계획 조율과 고객사·정부기관·파트너 커뮤니케이션

• 고객 요구사항의 제품 로드맵 및 개선 과제 연결

자격요건

• AI·로보틱스·자율주행·시뮬레이션 분야에 대한 이해와 관심

• Python 기반 개발 역량 및 직무에 따른 C++ 활용

• Git 등 협업 도구 사용 경험

• 문제를 단순화하고 구조화하여 해결한 경험

• 기술 문서·논문 독해 및 기본 영어 커뮤니케이션 역량

• 컴퓨터공학·전자전기공학·기계공학·로보틱스·인공지능·수학통계 등 관련 전공 또는 동등한 실무 역량

우대사항

• AI·Robotics·자율주행·자율작업기 실무 또는 연구 경험

• VLA·World Model·Foundation Model·LLM·VLM 학습 및 파인튜닝 경험

• 실로봇·실차량 데이터 운영 또는 Sim-to-Real 갭 분석 경험

• NeurIPS·ICLR·CVPR·CoRL·ICRA 등 주요 ML·Robotics 학회 논문 실적

• ROS2·CAN·임베디드 시스템·LiDAR·Radar·Camera·IMU 운영 경험

• B2B 기술 프로젝트 End-to-End 수행 경험

• 오픈소스 기여 경험

• 영어 커뮤니케이션 가능

복리후생

• 점심·저녁 식대 지원

• 컨퍼런스·논문 게재 지원

• 최신 개발·연구 장비 지급 및 GPU 워크스테이션 제공

• 건강검진

전형절차

1. 서류 전형

2. 직무 인터뷰

3. 컬처핏 인터뷰

4. 처우 협의

5. 최종 합류

접수방법

• recruitment.worv.maum.ai에서 지원 직무 선택 후 지원서 제출

• 이력서·포트폴리오·논문 또는 GitHub 링크 첨부

• 지원 후 서류 검토 결과를 영업일 기준 2주 이내 회신

• 직무가 정확히 맞지 않더라도 Coffee Chat 또는 채용 사이트를 통한 자유로운 지원 가능

근무환경

• 유연근무제

• 시뮬레이션·VLA 모델·실로봇·실차량을 한 조직에서 다루는 업무 환경

마감기한

상시채용