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. 고자유도 정밀 로봇 핸드 기술, 높은 역구동성(backdrivability)을 갖춘 액추에이터 설계, 경량 메커니즘, 실시간 전신 제어 기술을 기반으로 2025년 차세대 휴머노이드 로봇 ALLEX를 공개했으며, 로봇이 실제 물리 세계에서 접촉·상호작용하며 학습하는 Physical AI 플랫폼을 구축하고 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.
[이런 분과 함께하고 싶습니다]
연구 코드를 프로덕션 수준의 시스템으로 만드는 데서 보람을 느끼시는 분
"데모용 코드”와 “매일 돌아가는 시스템”의 차이를 아는 분
하드웨어와 소프트웨어가 만나는 지점의 지저분한 문제들을 즐겁게 해결하시는 분
[주요 업무]
• 텔레오퍼레이션 및 데이터 수집 (Teleoperation & Data Collection)
- 텔레오퍼레이션 시스템 개발 및 운영 고도화 (모션 리타겟팅 포함)
- 대규모 데이터 수집을 위한 오퍼레이터 툴링 및 워크플로우 개선 (수집 효율 극대화)
- 데이터 파이프라인 구축: 수집 → 변환(MCAP 등) → 검증 → 학습용 데이터셋 관리
- 데이터 품질 관리, 온라인 어노테이션 지원 도구 개발
• 평가 인프라 (Evaluation Infrastructure)
- 실제 로봇 평가(real eval) 관리 시스템 및 평가 UI 개발
- 모델 간 성능 비교를 위한 재현 가능한 평가 프로토콜 구축
• 온보드 추론 (Inference & Deployment)
- 학습된 정책의 실시간 추론 시스템 개발 및 최적화 (레이턴시, 스루풋 관리)
- 실시간(real-time) 제어 루프와 비동기 추론 간 동기화 아키텍처 설계
- ROS 2 기반 로봇 시스템 통합 (센서 입력 → 추론 → 제어 출력 파이프라인)
- 추론 백엔드 최적화 (양자화, 배치링, GPU 활용 등)
• 공통 엔지니어링
- 공용 레포지토리 구조 설계 및 코드 품질 관리 (PR 리뷰, 테스트, CI)
- 컴퓨트/스토리지 인프라 운영 (AWS 등)
• 시스템 아키텍처 설계 및 성능 최적화 경험 (실시간 시스템, 분산 시스템, 대용량 데이터 파이프라인 중 하나 이상)
• 기본적인 ML 이해 (모델 학습/추론 구조, PyTorch 등) — 모델을 직접 설계할 필요는 없지만, ML 엔지니어와 원활히 협업할 수 있어야 합니다
• 빠르고 정확한 코딩, 실용적인 문제 해결 성향
주요업무
[우리 팀은 이런 일을 합니다]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.
[이런 분과 함께하고 싶습니다]
연구 코드를 프로덕션 수준의 시스템으로 만드는 데서 보람을 느끼시는 분
"데모용 코드”와 “매일 돌아가는 시스템”의 차이를 아는 분
하드웨어와 소프트웨어가 만나는 지점의 지저분한 문제들을 즐겁게 해결하시는 분
[주요 업무]
• 텔레오퍼레이션 및 데이터 수집 (Teleoperation & Data Collection)
- 텔레오퍼레이션 시스템 개발 및 운영 고도화 (모션 리타겟팅 포함)
- 대규모 데이터 수집을 위한 오퍼레이터 툴링 및 워크플로우 개선 (수집 효율 극대화)
- 데이터 파이프라인 구축: 수집 → 변환(MCAP 등) → 검증 → 학습용 데이터셋 관리
- 데이터 품질 관리, 온라인 어노테이션 지원 도구 개발
• 평가 인프라 (Evaluation Infrastructure)
- 실제 로봇 평가(real eval) 관리 시스템 및 평가 UI 개발
- 모델 간 성능 비교를 위한 재현 가능한 평가 프로토콜 구축
• 온보드 추론 (Inference & Deployment)
- 학습된 정책의 실시간 추론 시스템 개발 및 최적화 (레이턴시, 스루풋 관리)
- 실시간(real-time) 제어 루프와 비동기 추론 간 동기화 아키텍처 설계
- ROS 2 기반 로봇 시스템 통합 (센서 입력 → 추론 → 제어 출력 파이프라인)
- 추론 백엔드 최적화 (양자화, 배치링, GPU 활용 등)
• 공통 엔지니어링
- 공용 레포지토리 구조 설계 및 코드 품질 관리 (PR 리뷰, 테스트, CI)
- 컴퓨트/스토리지 인프라 운영 (AWS 등)
자격요건
• 소프트웨어 엔지니어링 경력 3년 이상, 탄탄한 Python/C++ 역량• 시스템 아키텍처 설계 및 성능 최적화 경험 (실시간 시스템, 분산 시스템, 대용량 데이터 파이프라인 중 하나 이상)
• 기본적인 ML 이해 (모델 학습/추론 구조, PyTorch 등) — 모델을 직접 설계할 필요는 없지만, ML 엔지니어와 원활히 협업할 수 있어야 합니다
• 빠르고 정확한 코딩, 실용적인 문제 해결 성향
