[포지션 소개] Superb AI의 Robotics AI Engineer는 사족로봇과 로봇팔을 결합한 실물 시스템을 산업 현장에서 안정적으로 동작시키는 풀스택 로봇 엔지니어입니다. 해당 포지션은 ML/3D 팀이 만든 perception·지도·환경 모델을 통합하여 실제 로봇이 움직이고 조작하고 안전하게 멈추는 Execution Layer를 책임집니다. Simulation 데모나 이론 연구가 아닌 Real-world deployment, 로봇 하드웨어 운용/디버깅, teleoperation 기반 데이터 수집 및 조작 성능 고도화를 책임집니다. ✔ 이 포지션의 매력 • Founding Role로 사족로봇 및 로봇팔 기반 Physical AI robotics capability를 설계합니다. 회사 단계에 따라 manipulation 데모 개발(초기)에서 현장 deployment로 무게 중심이 자연스럽게 진화합니다. • 3D / 영상관제 / 데이터 역량과 결합된 새로운 Physical AI Application을 만들 수 있습니다. • FR3, Piper, G1, Go2 등 확보된 로봇 자산과 실험 공간을 제공합니다. • 문제 정의부터 시스템 설계, 실험 방식, 도구 선택, 협업 방식까지 큰 자율성을 갖고 일합니다. ✔ 본 포지션은 Digital Twin, 3D reconstruction, SLAM 등을 "새로 개발"하는 역할이 아닌, 타 팀에서 개발하는 기술을 활용해 실물 로봇이 현장에서 안정적으로 동작하도록 만드는 Execution 중심 역할입니다.

[Robot System Integration (사족로봇 + 로봇팔)] • 사족로봇과 6–7 DoF 로봇팔/그리퍼를 통합한 운영·제어 시스템(ROS2 기반)을 구축합니다. • 하드웨어 구성, 캘리브레이션, 센서/카메라 셋업 및 기본 제어 인터페이스를 구현합니다. • Manipulation task를 정의하고 구현합니다. (1) 문 손잡이/문 개폐, (2) 버튼/레버 조작, (3) 바닥 물체 집어 옮기기(Pick & Place) • Motion Planning을 구현하고 최적화합니다. (IK, collision avoidance, trajectory generation, 필요 시 RL 기반 정책 학습/적용) [Real-world Data & Teleoperation] • 물체 상호작용 데이터 수집 시스템을 구축하고 운영합니다. (Teleoperation 등) • 데이터 품질/커버리지 평가 파이프라인을 구축하고 운영합니다. (성공·실패 시나리오 포함) • 수집 데이터 기반 조작/정렬 혹은 정책 fine-tuning 파이프라인을 구축합니다. (PyTorch 등) [Deployment, Operations & Safety] • 현장 이슈 대응 및 재발 방지 업무를 수행합니다. (센서 오작동, 액추에이터 과부하, 캘리브레이션 드리프트 등) • 속도/힘 제한, 임계치 초과 시 강제 정지(E-stop 포함) 등 안전 제어 로직을 구현합니다. • PoC 및 실환경 기준의 안전 가드레일을 설계합니다. • 장시간 운용 시나리오(예: 8시간 이상) 안정성을 확보하고 리스크를 관리합니다. [Cross-functional Collaboration] • Machine Learning, 3D Vision, Video Analytics 팀과 함께 협업하여 robot navigation/perception 모듈을 통합·운영 관점에서 연결하고, 실물 로봇 시스템을 구현합니다.

• Computer Science, Robotics 등 유관 분야 학위 또는 그에 상응하는 경험이 있는 분 • Robotics 관련 5년 이상 실무 경험이 있는 분 • Python 및 C++ 기반 ROS2 로봇 소프트웨어 구현 경험이 있는 분 • 실물 로봇 하드웨어/센서 디버깅 경험이 있는 분 (현장 문제 진단 및 해결) • 6–7 DoF 로봇팔 및 그리퍼 통합 제어 경험이 있는 분 (Motion Planning, IK, trajectory generation, collision avoidance 포함) • 산업 현장(물류/제조/플랜트 등)에서의 로봇 운용/실증(PoC) 경험이 있는 분

• Teleoperation 기반 데이터 수집 → 학습/평가 → 개선 루프를 운영해본 경험이 있는 분 • RL 기반 control/policy 학습 및 실물 로봇 적용 경험이 있는 분 • 온프레미스/폐쇄망 환경에서의 제품 배포/운영 경험이 있는 분 • 로봇 안전 설계 경험이 있는 분 (가드레일, fail-safe, 운영 SOP 등) • PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험이 있는 분

서류 전형 → 직무 인터뷰 → 조직문화 인터뷰 → 레퍼런스 체크 → 처우 협의 → 최종 합격 직무 인터뷰 시, 현장 과제 및 직무 관련 Project 발표가 진행됩니다.

• Full-time 포지션의 경우 수습기간 3개월 후 정규 채용 여부가 결정됩니다. (수습 기간 급여 100% 지급) • 제출 서류가 사실과 다른 경우 합격이 취소될 수 있습니다. • 제출 서류는 관계 법령에 따라 파기 및 반환합니다.