Machine Learning ​Engineer ​경력 ​(전문연 가능)

담당 ​업무(What You Will Do)

- ​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.

Build systems capable of continuous learning.

Design modular and scalable learning systems that can generalize across multiple tasks and robotic platforms.

Stay updated with the latest research trends in machine learning, deep learning, or reinforcement learning.

Develop and test reinforcement learning (RL), imitation learning, or foundation model-based systems for robotic manipulation, using cutting-edge tools such as large pretrained VLMs, MLLMs, or policy transformers.

Rapidly prototype and evaluate foundation models for embodied AI, especially Vision-Language-Action (VLA) systems, applied to robotic manipulation in both simulated and real-world settings.

Collaborate with internal Vision and Motion Planning teams to integrate learning-based models into robotic pipelines and optimize for real-world performance.

Contribute to a cross-functional team of researchers and engineers, promoting knowledge sharing and fast iteration in a collaborative environment.

자격 요건(What You Must Have)

- 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

A Master’s degree in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, or a related field, or at least 3 years of relevant work experience.

Hands-on experience and diverse project work in the fields of machine learning, deep learning, or reinforcement learning.

Proficiency in using ML frameworks such as TensorFlow or PyTorch.

A solid understanding of mathematics, statistics, and linear algebra related to machine learning.

Experience working in a fast-paced startup environment and a passion for challenges and accomplishments.

A strong sense of responsibility and commitment to invest the time required to successfully complete projects.

Excellent programming skills in Python.

Experience with simulation environments such as MuJoCo, Isaac Gym, or NVIDIA Omniverse.

For international applicants, proficiency in Korean is a plus.

우대 사항 (What You Will Bring as a Plus)

- 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

Experience deploying learning-based models on real robotic arms, mobile robots, or manipulators 

(e.g., UR5, Rainbow Robotics RB3, Franka Emika, Spot).

A strong publication record in top-tier conferences and/or journals.

Hands-on experience with reinforcement learning.

Experience with Docker.

Proficiency in additional programming languages such as C++.

Prior experience working with robots.

[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 )

[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.

인공지능이 마침내 적용되어야 할 곳은 로봇이지만, 아직 세계적으로 이루어낸 곳이 없고 국내에서는 도전하고 있는 기업도 없습니다. 

플라잎은 여기에 도전하고 있습니다.

사람의 단순 반복적인 일은 플라잎의 AI솔루션이 하고 사람은 좀 더 가치 있는 일을 할 수 있게 만들 것입니다. 

엔지니어가 꿈꾸는 직장을 만들고, 하고 싶은 일을 할 수 있게 하는 회사를 만들고 있습니다. 

우리는 이 분야의 국가 대표가 될 것이고 세계와 어깨를 나란히 하는 기업이 될 것입니다.

[ CEO 인터뷰 ] 

세계 로봇 대회 우승자가 만든 AI 스타트업 : https://youtu.be/T8BtBuZzueI

플라잎 회사소개 : https://youtu.be/R_4SxMgKQ3c

플라잎 일상소개 : https://www.youtube.com/watch?v=MAVU-zsab1w&t=210s

[ 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

• 접수방법:온라인 입사지원
• 이력서양식:자유 온라인 이력서

함께하기 위한 여정

• 서류전형
• 면접
• 처우협의
• 최종합격