포지션 상세
위로보틱스는 세계 최초로 Single Motor 기반 개인용 보행 보조 웨어러블 로봇을 상용화하고, 3년 연속 총 4개의 CES Innovation Awards를 수상한 Deep Tech 로보틱스 기업입니다.
우리는 고자유도 정밀 로봇 핸드 기술, 높은 역구동성(backdrivability)을 갖춘 액추에이터 설계, 경량 메커니즘, 그리고 실시간 전신 제어 기술을 기반으로 차세대 로봇 플랫폼을 개발하고 있습니다.
이러한 핵심 기술을 집약하여 2025년 차세대 휴머노이드 로봇 ALLEX를 공개했습니다. ALLEX는 인간 수준의 정교한 매니퓰레이션과 물리적 상호작용을 목표로 설계된 휴머노이드 로봇으로, 고자유도 손과 팔, 고성능 액추에이터, 그리고 전신 실시간 제어 아키텍처를 기반으로 합니다.
위로보틱스는 이러한 기술을 바탕으로 로봇이 실제 물리 세계에서 접촉과 상호작용을 통해 학습하고 지능을 발전시킬 수 있는 Physical AI 플랫폼을 구축하고 있으며, 세계 최고 수준의 범용 휴머노이드 로봇을 통해 차세대 로보틱스의 새로운 패러다임을 만들어가고 있습니다.
WIRobotics는 로봇이 스스로 이해하고, 학습하며, 행동할 수 있는 지능을 구축하고 있습니다.
시각·언어·행동 데이터를 통합한 대규모 로봇 AI 모델(Robot Foundation Model) 을 개발하여, 휴머노이드 로봇이 실제 세계에서 물리적으로 상호작용하고 스스로 학습할 수 있는 Physical Intelligence를 구현합니다.
[담당업무]
AI 엔지니어 (Inference System / Runtime Optimization / Deployment)
시스템 엔지니어링·성능 최적화·배포 경험을 기반으로 실시간 로봇 inference pipeline을 설계하고 최적화 수행. 실시간 inference pipeline을 구축
• 실시간 로봇 inference pipeline 아키텍처 설계 및 구축
• TensorRT, ONNX Runtime, CUDA 기반 모델 변환 및 최적화
• Quantization, Pruning, mixed precision 등 latency·memory 개선
• Profiling 기반 성능 분석 및 시스템 디버깅
• Edge/embedded 환경에서의 deployment 및 운영 안정화
• ML/로봇 시스템 팀과 협업하여 모델-시스템 통합 성능 최적화
• GPU/NPU 기반 모델 inference 최적화 경험 (TensorRT, ONNX Runtime, CUDA 등)
• 모델 경량화, 효율화, 배포 경험 (quantization, pruning, TensorRT/ONNX 변환 등)
• 시스템 구조 설계 및 성능 병목 분석 경험 (inference pipeline profiling, latency/memory optimization 등)
우리는 고자유도 정밀 로봇 핸드 기술, 높은 역구동성(backdrivability)을 갖춘 액추에이터 설계, 경량 메커니즘, 그리고 실시간 전신 제어 기술을 기반으로 차세대 로봇 플랫폼을 개발하고 있습니다.
이러한 핵심 기술을 집약하여 2025년 차세대 휴머노이드 로봇 ALLEX를 공개했습니다. ALLEX는 인간 수준의 정교한 매니퓰레이션과 물리적 상호작용을 목표로 설계된 휴머노이드 로봇으로, 고자유도 손과 팔, 고성능 액추에이터, 그리고 전신 실시간 제어 아키텍처를 기반으로 합니다.
위로보틱스는 이러한 기술을 바탕으로 로봇이 실제 물리 세계에서 접촉과 상호작용을 통해 학습하고 지능을 발전시킬 수 있는 Physical AI 플랫폼을 구축하고 있으며, 세계 최고 수준의 범용 휴머노이드 로봇을 통해 차세대 로보틱스의 새로운 패러다임을 만들어가고 있습니다.
주요업무
[부서소개]WIRobotics는 로봇이 스스로 이해하고, 학습하며, 행동할 수 있는 지능을 구축하고 있습니다.
시각·언어·행동 데이터를 통합한 대규모 로봇 AI 모델(Robot Foundation Model) 을 개발하여, 휴머노이드 로봇이 실제 세계에서 물리적으로 상호작용하고 스스로 학습할 수 있는 Physical Intelligence를 구현합니다.
[담당업무]
AI 엔지니어 (Inference System / Runtime Optimization / Deployment)
시스템 엔지니어링·성능 최적화·배포 경험을 기반으로 실시간 로봇 inference pipeline을 설계하고 최적화 수행. 실시간 inference pipeline을 구축
• 실시간 로봇 inference pipeline 아키텍처 설계 및 구축
• TensorRT, ONNX Runtime, CUDA 기반 모델 변환 및 최적화
• Quantization, Pruning, mixed precision 등 latency·memory 개선
• Profiling 기반 성능 분석 및 시스템 디버깅
• Edge/embedded 환경에서의 deployment 및 운영 안정화
• ML/로봇 시스템 팀과 협업하여 모델-시스템 통합 성능 최적화
자격요건
• Python / C++ 기반 소프트웨어 개발 및 최적화 경험• GPU/NPU 기반 모델 inference 최적화 경험 (TensorRT, ONNX Runtime, CUDA 등)
• 모델 경량화, 효율화, 배포 경험 (quantization, pruning, TensorRT/ONNX 변환 등)
• 시스템 구조 설계 및 성능 병목 분석 경험 (inference pipeline profiling, latency/memory optimization 등)
