AI가 ​신약을 설계하는 시대입니다. 하지만 ​그 ​가설을 증명하려면 ​여전히 사람이 수천 ​번의 실험을 ​손으로 ​반복해야 하고, ​지금 ​연구의 ​진짜 병목은 바로 ​이 ​물리적 실험입니다. ABLE ​Labs는 ​그 ​실험을 로봇과 자동화, ​AI에게 넘기는 ​딥테크 ​기업입니다. 기구 ​설계부터 제조, ​소프트웨어, ​AI까지 한 팀이 ​전부 직접 ​만듭니다. 대표 제품 NOTABLE, NOTABLE96, SUITABLE 같은 액체 핸들링 로봇부터 실험실 자동화(Lab Automation) 시스템까지, 국내 주요 제약과 바이오 연구기관, 기업의 실험을 자동화하고 있습니다. 우리가 향하는 곳은 로봇이 실험하고 AI가 다음 실험을 설계하는 자율 실험실(Self-Driving Lab)입니다. 에이블랩스는 최근 시리즈A 투자를 유치하며 "제품을 만드는 회사"에서 "시장을 만드는 회사"로 넘어가는 문 앞에 서 있습니다. 로봇이 실험하고 AI가 다음 실험을 설계하는 자율 실험실. 이건 우리 회사가 향하는 목적지이고, 이 자리는 그 목적지에 가장 가까운 자리입니다. 여러 장비를 하나로 묶어 실험 하나를 자동으로 끝까지 돌리려면, 어떤 작업을 언제 어느 장비에 보낼지 결정하는 층이 필요합니다. 자원이 겹치면 조정하고, 하나가 실패하면 우회하거나 안전하게 멈추고, 실행 결과를 다음 실험 설계로 되먹이는 층. 이 층은 아직 세상에 정답이 없습니다. 상용 스케줄러를 사와서 쓰는 것이 아니라, 우리 구조를 직접 만들어야 합니다.

· 스케줄링 엔진 개발 - 실험 프로토콜을 작업 단위로 분해하고, 장비와 자원을 배분해 실행 순서를 결정 · 실행 제어 - 다수 작업의 동시 진행, 자원 경합과 교착 회피, 실패 시 재시도와 우회, 안전 정지 · 프로토콜 모델링 - 연구자가 기술한 실험을 시스템이 실행할 수 있는 형태로 표현하는 방식 설계 · 상위 추상화와 API 설계 - 장비 드라이버 계층 위의 실행 인터페이스, 실행 이력과 결과 데이터 파이프라인 자율 실험 루프 설계 - 실행 결과를 다음 실험 설계로 되먹이는 구조

· 소프트웨어 개발 실무 경험 3년 이상 · 여러 작업이 동시에 흐르는 시스템을 설계하고 구현해 본 경험 (스케줄러, 작업 큐, 상태머신, 워크플로 엔진 등) · 정답이 정해지지 않은 문제를 스스로 구조화해 끌고 가 본 경험 · AI 코딩 도구를 실무에 능숙하게 활용하는 역량

· 랩 오토메이션 스케줄러 사용과 연동 경험 (Cellario, Green Button Go, Momentum 등) · 반도체와 물류 등 다중 자원 스케줄링 시스템 개발 경험 · 분산 시스템과 이벤트 기반 아키텍처 설계 경험 · 장비 제어 또는 하드웨어 연동 소프트웨어 개발 경험 · DSL과 워크플로 정의 언어 설계 경험 · AI 에이전트와 LLM을 실험이나 업무 자동화에 적용해 본 경험 모두 갖추지 않아도 괜찮습니다.

서류 → 1차 면접(직무) → 2차 면접(컬처핏) → 처우 협의 → 최종 합격 필수 제출: 이력서, 경력기술서, 포트폴리오

고용형태: 정규직 (수습 3개월, 급여 100%) 성과 인센티브, 스톡옵션, 4대보험, 식대와 교육 지원 홈페이지:

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