Robot Control Engineer / 전문연구요원 가능
담당 업무
- 다양한 작업과 로봇 플랫폼에 일반화할 수 있는 모듈형이고 확장 가능한 학습 시스템을 설계합니다.
- 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 분야의 최신 연구 동향을 지속적으로 파악합니다.
- 대규모 사전학습된 VLM, MLLM 또는 Policy Transformer와 같은 최신 도구를 활용하여,
로봇 조작을 위한 강화학습(RL), 모방학습 또는 파운데이션 모델 기반 시스템을 개발하고 테스트합니다.
- 시뮬레이션과 실제 환경 모두에서 로봇 조작에 적용되는 Embodied AI 파운데이션 모델,
특히 Vision-Language-Action (VLA) 시스템을 빠르게 프로토타이핑하고 평가합니다.
- 내부 비전 및 모션플래닝 팀과 협업하여 학습 기반 모델을 로봇 파이프라인에 통합하고 실제 환경에서의 성능을 최적화합니다.
- 연구원 및 엔지니어로 구성된 크로스펑셔널 팀에 기여하며, 협업 환경 속에서 지식을 공유하고 빠른 반복 개발을 추진합니다.
자격 요건
- 컴퓨터공학, 머신러닝, 인공지능 또는 관련 분야의 석사 학위 또는 관련 분야에서 최소 3년 이상의 경력
- 머신러닝, 딥러닝 또는 강화학습 분야에서의 실무 경험 및 다양한 프로젝트 경험
- TensorFlow 또는 PyTorch 등 주요 ML 프레임워크 활용 능력
- 머신러닝 관련 수학, 통계, 선형대수에 대한 탄탄한 이해
- 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서의 근무 경험 및 도전에 대한 열정
- 프로젝트를 끝까지 책임지고 완수할 수 있는 책임감과 몰입도
- Python에 대한 우수한 프로그래밍 능력
- MuJoCo, Isaac Gym, NVIDIA Omniverse 등의 시뮬레이션 환경에 대한 경험
- 해외 지원자의 경우, 한국어 가능자는 우대
우대사항
- UR5, 레인보우 로보틱스 RB3, Franka Emika, Spot 등 실제 로봇 팔, 모바일 로봇, 매니퓰레이터에 학습 기반 모델을 배포한 경험
- 주요 컨퍼런스 및 저널에 연구 논문을 게재한 경험
- 강화학습(RL)에 대한 실무 경험
- Docker 사용 경험
- C++ 등의 추가 프로그래밍 언어 활용 능력
- 실제 로봇과 함께 일한 경험
[조직 문화]
• 플라이퍼는 "~님"이라는 호칭을 사용해 서로를 존중해요.
• 우리는 불필요한 회의를 최소화하고 오로지 업무에 집중할 수 있는 환경을 선호해요.
• 어떤 고민이 있을 시 리더 혹은 CEO와 언제든 자유롭게 1:1 미팅을 할 수 있어요.
• 의무적 회식은 그만! 누구든지 자유롭게 참여할 수 있는 회식 문화에요.
• 칭찬/감사 캠페인을 통하여, 서로 응원하고 격려하는 문화를 가지고 있어요.
• 플라이퍼의 건강한 성장을 위한 피드포워드 문화적 장치인 '풀잎등'이 있어요.
[근무 환경]
• 10시 이전, 5시 이후 시간 자율 출/퇴근을 지향하고 있어요 (주 40시간 내에서 자율출퇴근제)
• 점심시간은 최대 1시간 30분 이내 선택적 휴게 시간으로 운영해요. 각자의 리듬에 맞게 에너지를 재충전하고 활기차게 오후 업무를 시작해요.
• 별도의 승인 없이 연차, 반차, 보건휴가(무급), 비상 휴가 등 자유롭게 사용 가능해요.
• 제일 핫한 장소인 신분당선 & 분당선 정자역에서 1분 거리인 '킨스타워'에서 일해요.
( 현재 판교 유스페이스에서 정자역 킨스타워로 이전 예정 )
• 효율적인 업무 진행을 위해 장비(랩톱, 데스크톱, 맥북, 모니터 등) 및 소프트웨어 등 지원을 아낌없이 지원해 드려요.
[복지 환경]
• 생일을 맞이한 플라이퍼는 생일 케이크도 받고 조기 퇴근도 할 수 있어요.
• 음료 및 간식이 무제한으로 구비되어 있어요.
• 늦게까지 열심히 일하시는 플라이퍼들을 위한 야근 식비 및 야근 교통비를 지원해 드려요.
• 가족들과 함께 풍성한 날을 위한 명절 선물을 지원해 드려요.
• 장기근속자분들에게는 리프레시 휴가를 제공해 드리고 있습니다.
• 플라이퍼를 위한 특별한 종합 건강 검진 프로그램을 지원해드립니다.
[ 기타 사항 ]
• 급여 : 개인의 역량에 따라 협의 *인센티브
• 채용 형태 : 정규직 *수습 기간 3개월 후 전환 심사. 수습 기간 中 연봉 100% 지급
• 근무 장소 : 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 660 유스페이스1 B동 702호 / 우: 13494
※ 정자역 킨스타워로 사무실 확장 이전 예정
[ Better than Yesterday ]
플라잎과 함께 아이언맨의 자비스를 만들고 싶다면 저희와 함께 하세요!
우리는 Deep Learning & Reinforcement Learning 기술을 통해 산업용 로봇이 조금 더 스마트하게 일할 수 있도록 만듭니다.
[ Who We Are ]
• Technology / PLAIF은 Deep Learning과 Reinforcement Learning 및 Unsupervised Learning의 솔루션을 연구개발합니다.
• Solve Inconvenience / 초기 셋업 시간을 줄이고, 생산 도중 혹은 생산 제품이 변경되어도 로봇 스스로 제품을 인지하고 제품까지의 경로를 스스로 생성하여 작업을 합니다.
• Solution / 물체를 인식하기 위한 Vision 프로그램이 필요 없고, 로봇을 동작시키기 위한 티칭 프로그램이 필요 없습니다.
• Saving Budget / PLAIF은 학습용 데이터 생성 비용 절감과 생산성 향상을 위해 동적 Pick&Place가 가능한 솔루션을 개발합니다.
[ Investment ]
• Futureplay
• Mando
• INTEKPLUS
• KB Investment
함께하기 위한 방법
- 접수기간 : 상시
- 접수방법:온라인 입사지원
- 이력서양식:자유 온라인 이력서
함께하기 위한 여정
- 서류전형
- 면접
- 처우협의
- 최종합격
Robot Control Engineer / 전문연구요원 가능
담당 업무
- 다양한 작업과 로봇 플랫폼에 일반화할 수 있는 모듈형이고 확장 가능한 학습 시스템을 설계합니다.
- 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 분야의 최신 연구 동향을 지속적으로 파악합니다.
- 대규모 사전학습된 VLM, MLLM 또는 Policy Transformer와 같은 최신 도구를 활용하여,
로봇 조작을 위한 강화학습(RL), 모방학습 또는 파운데이션 모델 기반 시스템을 개발하고 테스트합니다.
- 시뮬레이션과 실제 환경 모두에서 로봇 조작에 적용되는 Embodied AI 파운데이션 모델,
특히 Vision-Language-Action (VLA) 시스템을 빠르게 프로토타이핑하고 평가합니다.
- 내부 비전 및 모션플래닝 팀과 협업하여 학습 기반 모델을 로봇 파이프라인에 통합하고 실제 환경에서의 성능을 최적화합니다.
- 연구원 및 엔지니어로 구성된 크로스펑셔널 팀에 기여하며, 협업 환경 속에서 지식을 공유하고 빠른 반복 개발을 추진합니다.
자격 요건
- 컴퓨터공학, 머신러닝, 인공지능 또는 관련 분야의 석사 학위 또는 관련 분야에서 최소 3년 이상의 경력
- 머신러닝, 딥러닝 또는 강화학습 분야에서의 실무 경험 및 다양한 프로젝트 경험
- TensorFlow 또는 PyTorch 등 주요 ML 프레임워크 활용 능력
- 머신러닝 관련 수학, 통계, 선형대수에 대한 탄탄한 이해
- 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서의 근무 경험 및 도전에 대한 열정
- 프로젝트를 끝까지 책임지고 완수할 수 있는 책임감과 몰입도
- Python에 대한 우수한 프로그래밍 능력
- MuJoCo, Isaac Gym, NVIDIA Omniverse 등의 시뮬레이션 환경에 대한 경험
- 해외 지원자의 경우, 한국어 가능자는 우대
우대사항
- UR5, 레인보우 로보틱스 RB3, Franka Emika, Spot 등 실제 로봇 팔, 모바일 로봇, 매니퓰레이터에 학습 기반 모델을 배포한 경험
- 주요 컨퍼런스 및 저널에 연구 논문을 게재한 경험
- 강화학습(RL)에 대한 실무 경험
- Docker 사용 경험
- C++ 등의 추가 프로그래밍 언어 활용 능력
- 실제 로봇과 함께 일한 경험
[조직 문화]
• 플라이퍼는 "~님"이라는 호칭을 사용해 서로를 존중해요.
• 우리는 불필요한 회의를 최소화하고 오로지 업무에 집중할 수 있는 환경을 선호해요.
• 어떤 고민이 있을 시 리더 혹은 CEO와 언제든 자유롭게 1:1 미팅을 할 수 있어요.
• 의무적 회식은 그만! 누구든지 자유롭게 참여할 수 있는 회식 문화에요.
• 칭찬/감사 캠페인을 통하여, 서로 응원하고 격려하는 문화를 가지고 있어요.
• 플라이퍼의 건강한 성장을 위한 피드포워드 문화적 장치인 '풀잎등'이 있어요.
[근무 환경]
• 10시 이전, 5시 이후 시간 자율 출/퇴근을 지향하고 있어요 (주 40시간 내에서 자율출퇴근제)
• 점심시간은 최대 1시간 30분 이내 선택적 휴게 시간으로 운영해요. 각자의 리듬에 맞게 에너지를 재충전하고 활기차게 오후 업무를 시작해요.
• 별도의 승인 없이 연차, 반차, 보건휴가(무급), 비상 휴가 등 자유롭게 사용 가능해요.
• 제일 핫한 장소인 신분당선 & 분당선 정자역에서 1분 거리인 '킨스타워'에서 일해요.
( 현재 판교 유스페이스에서 정자역 킨스타워로 이전 예정 )
• 효율적인 업무 진행을 위해 장비(랩톱, 데스크톱, 맥북, 모니터 등) 및 소프트웨어 등 지원을 아낌없이 지원해 드려요.
[복지 환경]
• 생일을 맞이한 플라이퍼는 생일 케이크도 받고 조기 퇴근도 할 수 있어요.
• 음료 및 간식이 무제한으로 구비되어 있어요.
• 늦게까지 열심히 일하시는 플라이퍼들을 위한 야근 식비 및 야근 교통비를 지원해 드려요.
• 가족들과 함께 풍성한 날을 위한 명절 선물을 지원해 드려요.
• 장기근속자분들에게는 리프레시 휴가를 제공해 드리고 있습니다.
• 플라이퍼를 위한 특별한 종합 건강 검진 프로그램을 지원해드립니다.
[ 기타 사항 ]
• 급여 : 개인의 역량에 따라 협의 *인센티브
• 채용 형태 : 정규직 *수습 기간 3개월 후 전환 심사. 수습 기간 中 연봉 100% 지급
• 근무 장소 : 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 660 유스페이스1 B동 702호 / 우: 13494
※ 정자역 킨스타워로 사무실 확장 이전 예정
[ Better than Yesterday ]
플라잎과 함께 아이언맨의 자비스를 만들고 싶다면 저희와 함께 하세요!
우리는 Deep Learning & Reinforcement Learning 기술을 통해 산업용 로봇이 조금 더 스마트하게 일할 수 있도록 만듭니다.
[ Who We Are ]
• Technology / PLAIF은 Deep Learning과 Reinforcement Learning 및 Unsupervised Learning의 솔루션을 연구개발합니다.
• Solve Inconvenience / 초기 셋업 시간을 줄이고, 생산 도중 혹은 생산 제품이 변경되어도 로봇 스스로 제품을 인지하고 제품까지의 경로를 스스로 생성하여 작업을 합니다.
• Solution / 물체를 인식하기 위한 Vision 프로그램이 필요 없고, 로봇을 동작시키기 위한 티칭 프로그램이 필요 없습니다.
• Saving Budget / PLAIF은 학습용 데이터 생성 비용 절감과 생산성 향상을 위해 동적 Pick&Place가 가능한 솔루션을 개발합니다.
[ Investment ]
• Futureplay
• Mando
• INTEKPLUS
• KB Investment
함께하기 위한 방법
- 접수기간 : 상시
- 접수방법:온라인 입사지원
- 이력서양식:자유 온라인 이력서
함께하기 위한 여정
- 서류전형
- 면접
- 처우협의
- 최종합격