Physical AI와 로봇이 실제 산업 현장에서 동작할 수 있는 시스템을 함께 만듭니다. 주식회사 토트는 AI와 로봇 기술을 기반으로 산업 현장의 복잡하고 위험한 작업을 자동화하는 Physical AI Robotics 기업입니다. 폐배터리 해체, 제조, 물류, 식품 등 다양한 산업 현장에서 로봇 시스템을 구축하고 있으며, 로봇과 AI를 개별 기술이 아닌 하나의 통합 시스템으로 운영하기 위한 플랫폼을 개발하고 있습니다. 토트의 Backend Developer는 일반적인 웹 서비스의 서버 개발에 머무르지 않습니다. 로봇·AI·센서·현장 시스템에서 발생하는 데이터를 연결하고, 여러 로봇과 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 Backend Infrastructure를 설계하고 개발합니다.

• Physical AI / Robotics Platform 백엔드 설계 및 개발 • 로봇·AI 서비스 연동을 위한 REST API 및 실시간 통신 시스템 개발 • 로봇 상태, 작업(Task), 시나리오 및 실행 이력 관리 시스템 개발 • 로봇·센서·비전 시스템에서 발생하는 데이터 수집 및 처리 • 현장 Edge 시스템과 Server/Cloud 간 데이터 연동 • 사용자·장비·프로젝트·권한 관리 기능 개발 • 로봇 운영 모니터링 및 로그 관리 시스템 개발 • AI/로봇 개발자와 협업하여 모델 및 Robot Skill의 서비스화 • 서비스 안정성, 확장성 및 성능 개선

• Backend 개발 실무 경험 또는 이에 준하는 개발 역량 • Python, Java, Kotlin, Go, Node.js 등 하나 이상의 Backend 언어 활용 능력 • RESTful API 설계 및 개발 경험 • RDBMS 및 데이터 모델링에 대한 이해 • Git 기반 협업 및 버전 관리 경험 • Linux 환경에 대한 기본적인 이해 • 새로운 기술과 도메인을 빠르게 이해하고 실제 시스템으로 구현할 수 있는 분 • 주어진 기능만 구현하기보다 왜 필요한 기능인지 고민하는 분 • 새로운 시스템의 구조를 직접 설계하고 만들어가는 것을 좋아하는 분 • Web Service를 넘어 AI와 Physical System이 연결되는 Backend에 관심이 있는 분 • 개발 환경과 요구사항이 빠르게 변하는 Startup 환경을 즐길 수 있는 분 • SW·AI·로봇·기계 엔지니어와 적극적으로 협업할 수 있는 분 • 실제 산업 현장에서 자신의 코드가 로봇을 움직이고 문제를 해결하는 경험을 원하는 분

• FastAPI, Spring Boot, NestJS 등 Backend Framework 사용 경험 • PostgreSQL, MySQL, Redis 등 데이터베이스 활용 경험 • Docker 기반 개발 및 배포 경험 • AWS, GCP, Azure 등 Cloud 환경 경험 • WebSocket, MQTT, gRPC 등 실시간/비동기 통신 경험 • 대용량 시계열 데이터 또는 로그 데이터 처리 경험 • MSA 또는 분산 시스템 설계 경험 • CI/CD 구축 및 운영 경험 • ROS/ROS2 또는 로봇 시스템에 대한 이해 • PLC, Edge Device, IoT 등 산업 현장 시스템 연동 경험 • AI Model Serving 또는 MLOps 관련 경험

서류-면접-최종 면접

[합류하면 경험할 수 있는 것] • Real-world Physical AI: 단순한 데모가 아니라 실제 제조·폐배터리·물류·식품 현장에서 • 동작하는 Physical AI 시스템을 개발합니다. • Robot × AI × Backend: 로봇 제어, Vision AI, AI Model, Backend, Edge System이 하나의 서비스로 연결되는 전체 구조를 경험할 수 있습니다. • 0 → 1 Platform Development: 이미 완성된 서비스를 유지보수하는 역할보다, 앞으로 확장될 Robotics Platform의 Architecture와 기술 스택을 함께 결정하고 구축할 수 있습니다. • Real-world Data: 로봇의 작업 결과, 센서 데이터, 영상, 상태 정보 및 현장 데이터를 실제 서비스 구조로 만드는 경험을 할 수 있습니다. [기술 환경] • 프로젝트와 시스템 구조에 따라 기술 스택은 지속적으로 발전하고 있습니다. • Backend: Python / FastAPI 등 • Database: PostgreSQL / Redis • Communication: REST API / WebSocket / MQTT / gRPC • Infrastructure: Linux / Docker • Robotics: ROS / ROS2 • AI & Vision System Integration • Edge / On-premise / Cloud Architecture 특정 기술 스택의 경험보다 좋은 Backend Architecture를 설계하고 새로운 기술을 빠르게 습득할 수 있는 역량을 중요하게 생각합니다.