포지션 상세
◆ Planning AI for the Better Future
우리는 AI가 현실에서 실제로 일하는 시대를 만들고 있습니다.
플라잎은 로봇에 감각(Sensing)과 지능(Intelligence)을 더해, 스스로 인식하고 판단하며 작업을 수행하는 Physical AI를 개발하는 기업입니다. 단순히 로봇을 만드는 것이 아니라, AI가 실제 산업 현장에서 사람과 함께 일할 수 있도록 만드는 것이 우리의 목표입니다.
현재는 제조 현장을 시작으로 AI 양팔로봇 솔루션(OASIS)을 국내 주요 제조사에 공급하며 실제 생산 공정에서 기술을 검증하고 있습니다. 연구실에서 성능을 증명하는 것을 넘어, 고객의 생산성과 작업 환경을 개선하는 제품을 만드는 데 집중하고 있습니다.
하지만 플라잎이 바라보는 미래는 제조에만 머물지 않습니다. 제조를 넘어 물류와 서비스, 그리고 우리의 일상까지. Physical AI가 사람의 일을 돕는 세상을 만들고자 합니다.
기술은 결국 사람을 위한 것이라고 믿습니다. 플라잎은 현실의 문제를 하나씩 해결하며, AI와 로봇이 더 많은 사람들의 삶에 자연스럽게 스며드는 미래를 만들어가고 있습니다.
◆ Join the Future of Physical AI
플라잎은 기술을 연구하는 데서 끝나지 않습니다. 연구가 실제 제품이 되고, 고객의 생산성을 높이며, 산업 현장에서 새로운 기준이 되는 과정까지 함께 만들어갑니다.
우리는 자신의 전문성을 바탕으로 동료와 적극적으로 협업하고, 빠르게 실행하며, 현실의 문제를 끝까지 해결하는 사람들과 함께 성장하고 있습니다.
Physical AI의 가능성을 믿고, 그 가능성을 현실로 만들고 싶은 분과 함께하고 싶습니다.
[ PLAiF, 더 알아보기 ]
• [유튜브] 세계 로봇 대회 우승자가 만든 AI 스타트업 : https://youtu.be/T8BtBuZzueI
• [유튜브] 플라잎 회사소개 : https://youtu.be/R_4SxMgKQ3c
• [유튜브] 플라잎 일상소개 : https://www.youtube.com/watch?v=MAVU-zsab1w&t=210s
• [기사] 플라잎, 산업부 'K-휴머노이드 연합'의 신규 참여기업으로 선정 : https://www.news1.kr/industry/general-industry/5879568
• [기사] 플라잎, 'AI 팩토리 전문기업' 선정… 조립·체결 특화 솔루션 경쟁력 강화 : https://www.etnews.com/20250822000056
• [기사] 레인보우로보틱스, 로봇 AI 스타트업 플라잎과 상생협력 MOU : https://bit.ly/edaily-news
[ Investment ]
• Futureplay / Mando / INTEK PLUS / KB Investment / 신용보증기금 / 산은캐피탈
단순 연구에 그치지 않고, 실제 제조 현장에 적용 가능한 수준의 제어 기술을 제품화하는 역할을 수행합니다.
• 로봇 제어 알고리즘 연구/개발
- 양팔 로봇 및 매니퓰레이터의 동역학 모델 기반 제어 및 시뮬레이션
- 직접/간접 토크 기반 제어, 힘/임피던스/하이브리드 제어 알고리즘 개발
- 강화학습(RL), 모션 프리미티브, 행동 모사 기반 제어 알고리즘 연구
- 정밀 조립·체결 작업을 위한 고정밀 제어 전략 설계
- 실제 제조 환경의 불확실성(오차, 외란, 접촉 변화)을 고려한 강인 제어 설계
• 학습 기반 제어 및 로봇 지능화
- 시각·촉각·힘 정보 기반 행동 정책 학습
- 소량 데이터 기반 빠른 적응(Few-shot / Fine-tuning) 제어 알고리즘 개발
- 다중 태스크/다중 공정에 적용 가능한 범용 제어 구조 설계
- 시뮬레이션–리얼 갭(Sim-to-Real) 최소화를 위한 학습 전략 수립
• 제어 소프트웨어 및 시스템 구현
- 실시간 로봇 제어 알고리즘 구현 (C/C++)
- 실험·검증을 위한 제어 프레임워크 및 테스트 환경 구축
- FSM 기반 로봇 동작 시퀀스 및 공정 로직 설계
- 로봇 시스템 전반(비전, 주변 장치, 지그)과의 인터페이스 설계
• 관련 분야 경력 5년 이상 (박사 후 연구원, 기업 R&D 경력 포함)
• 로봇 동역학, 제어 이론에 대한 탄탄한 이해
• C/C++ 및 Matlab 기반 제어 알고리즘 구현 경험
• 실제 로봇 시스템을 대상으로 한 실험·검증 경험
우리는 AI가 현실에서 실제로 일하는 시대를 만들고 있습니다.
플라잎은 로봇에 감각(Sensing)과 지능(Intelligence)을 더해, 스스로 인식하고 판단하며 작업을 수행하는 Physical AI를 개발하는 기업입니다. 단순히 로봇을 만드는 것이 아니라, AI가 실제 산업 현장에서 사람과 함께 일할 수 있도록 만드는 것이 우리의 목표입니다.
현재는 제조 현장을 시작으로 AI 양팔로봇 솔루션(OASIS)을 국내 주요 제조사에 공급하며 실제 생산 공정에서 기술을 검증하고 있습니다. 연구실에서 성능을 증명하는 것을 넘어, 고객의 생산성과 작업 환경을 개선하는 제품을 만드는 데 집중하고 있습니다.
하지만 플라잎이 바라보는 미래는 제조에만 머물지 않습니다. 제조를 넘어 물류와 서비스, 그리고 우리의 일상까지. Physical AI가 사람의 일을 돕는 세상을 만들고자 합니다.
기술은 결국 사람을 위한 것이라고 믿습니다. 플라잎은 현실의 문제를 하나씩 해결하며, AI와 로봇이 더 많은 사람들의 삶에 자연스럽게 스며드는 미래를 만들어가고 있습니다.
◆ Join the Future of Physical AI
플라잎은 기술을 연구하는 데서 끝나지 않습니다. 연구가 실제 제품이 되고, 고객의 생산성을 높이며, 산업 현장에서 새로운 기준이 되는 과정까지 함께 만들어갑니다.
우리는 자신의 전문성을 바탕으로 동료와 적극적으로 협업하고, 빠르게 실행하며, 현실의 문제를 끝까지 해결하는 사람들과 함께 성장하고 있습니다.
Physical AI의 가능성을 믿고, 그 가능성을 현실로 만들고 싶은 분과 함께하고 싶습니다.
[ PLAiF, 더 알아보기 ]
• [유튜브] 세계 로봇 대회 우승자가 만든 AI 스타트업 : https://youtu.be/T8BtBuZzueI
• [유튜브] 플라잎 회사소개 : https://youtu.be/R_4SxMgKQ3c
• [유튜브] 플라잎 일상소개 : https://www.youtube.com/watch?v=MAVU-zsab1w&t=210s
• [기사] 플라잎, 산업부 'K-휴머노이드 연합'의 신규 참여기업으로 선정 : https://www.news1.kr/industry/general-industry/5879568
• [기사] 플라잎, 'AI 팩토리 전문기업' 선정… 조립·체결 특화 솔루션 경쟁력 강화 : https://www.etnews.com/20250822000056
• [기사] 레인보우로보틱스, 로봇 AI 스타트업 플라잎과 상생협력 MOU : https://bit.ly/edaily-news
[ Investment ]
• Futureplay / Mando / INTEK PLUS / KB Investment / 신용보증기금 / 산은캐피탈
주요업무
본 포지션은 AI 기반 양팔 로봇 및 정밀 조립 자동화 시스템을 위한 제어 알고리즘 및 학습 기반 제어 기술을 연구·개발합니다.단순 연구에 그치지 않고, 실제 제조 현장에 적용 가능한 수준의 제어 기술을 제품화하는 역할을 수행합니다.
• 로봇 제어 알고리즘 연구/개발
- 양팔 로봇 및 매니퓰레이터의 동역학 모델 기반 제어 및 시뮬레이션
- 직접/간접 토크 기반 제어, 힘/임피던스/하이브리드 제어 알고리즘 개발
- 강화학습(RL), 모션 프리미티브, 행동 모사 기반 제어 알고리즘 연구
- 정밀 조립·체결 작업을 위한 고정밀 제어 전략 설계
- 실제 제조 환경의 불확실성(오차, 외란, 접촉 변화)을 고려한 강인 제어 설계
• 학습 기반 제어 및 로봇 지능화
- 시각·촉각·힘 정보 기반 행동 정책 학습
- 소량 데이터 기반 빠른 적응(Few-shot / Fine-tuning) 제어 알고리즘 개발
- 다중 태스크/다중 공정에 적용 가능한 범용 제어 구조 설계
- 시뮬레이션–리얼 갭(Sim-to-Real) 최소화를 위한 학습 전략 수립
• 제어 소프트웨어 및 시스템 구현
- 실시간 로봇 제어 알고리즘 구현 (C/C++)
- 실험·검증을 위한 제어 프레임워크 및 테스트 환경 구축
- FSM 기반 로봇 동작 시퀀스 및 공정 로직 설계
- 로봇 시스템 전반(비전, 주변 장치, 지그)과의 인터페이스 설계
자격요건
• 로봇, 제어, 기계, 전기, 메카트로닉스, 인공지능 관련 전공 박사 학위 이상• 관련 분야 경력 5년 이상 (박사 후 연구원, 기업 R&D 경력 포함)
• 로봇 동역학, 제어 이론에 대한 탄탄한 이해
• C/C++ 및 Matlab 기반 제어 알고리즘 구현 경험
• 실제 로봇 시스템을 대상으로 한 실험·검증 경험
