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ROAI는 피지컬 AI로 생산의 방식을 혁신합니다.
우리는 '누구나 무엇이든 만들 수 있는 세상'을 꿈꿉니다.
멋진 아이디어가 있어도, 실제로 무언가를 만드는 일은 여전히 어렵습니다.
복잡한 공정 설계, 숙련된 인력의 부족, 막대한 비용과 시간은 제조 현장의 변화를 가로막는 오래된 장벽입니다.
제조 현장에는 이미 많은 로봇이 도입되어 있지만, 로봇이 스스로 작업을 계획하고 실행하지 못하는 한 생산은 여전히 사람의 개입과 판단에 의존할 수밖에 없습니다.
ROAI는 이 한계를 피지컬 AI로 넘어서고 있습니다. 공간과 객체의 관계를 이해하고, 스스로 판단하며, 최적의 작업 계획을 생성하는 공간 지능을 통해 생산 공정을 설계하고 실행하는 방식을 바꾸고 있습니다.
ROAI의 AI 로보틱스 플랫폼 Xelo는 세계 최고 수준의 모션 플래닝 기술을 기반으로, 생산 공정을 가상 환경에서 설계·검증하고 실제 로봇 작업으로 연결합니다. 현재 현대자동차, 기아, GM 등 글로벌 제조 기업의 실제 생산 현장에 적용되어 생산성 향상 성과를 만들어가고 있으며, 자동차를 넘어 배터리, 중공업 등 더 넓은 산업 영역으로 적용 범위를 넓혀가고 있습니다.
우리가 만들고 싶은 미래는 명확합니다.
물리적 제약이 창의적인 아이디어를 가로막지 않는 세상.
사람이 반복적인 생산 과정의 부담에서 벗어나, 무엇을 만들지와 어떤 가치를 더할지에 더 집중할 수 있는 세상.
ROAI는 최근 130억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 완료했으며, 이를 바탕으로 현실 세계의 거대한 문제를 해결할 기술적 완성도를 높이고 더 넓은 시장으로 나아가려 합니다.
의미 있는 문제를 풀어가며 기술로 실질적인 변화를 만들어내는 ROAI의 여정에 함께할 동료를 찾습니다.
[팀 소개]
Core Engine 팀은 AI 모델의 엔진과 대규모 데이터 파이프라인을 설계하고 고도화하여, 제조 현장을 혁신하는 지능형 인프라를 구축합니다. 방대한 제조 데이터를 실시간으로 수집·처리하고, 이를 모델 학습에 활용할 수 있는 고성능 데이터 아키텍처를 구현합니다. 또한 복잡한 제조 환경에서도 안정적이고 유연하게 작동할 수 있도록 AI 모델의 성능 고도화에 집중합니다.
이러한 기술은 ROAI 솔루션이 빠르고 정교한 로봇 플래닝을 구현하는 핵심 요소이며, 제품의 안정성과 확장성을 뒷받침합니다. 나아가 ROAI가 독보적인 기술 장벽을 구축하고 제조 지능화 시장을 선도하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 비즈니스/현업 문제를 AI 기반 솔루션으로 전환하고 성능을 지속적으로 개선
• 모델 서빙 및 실시간 추론 최적화
• 학습 데이터 수집·생성 자동화 시스템 구축
• 모델 성능 평가·검증 자동화 프레임워크 개발
• 데이터 파이프라인, 모델 학습, 추론 시스템, 서비스 연동까지 end-to-end 수행
최신 AI/ML 모델 및 기술을 활용해 실제 제품 기능을 설계·개발·운영
• 머신러닝 시스템·학습 파이프라인 설계 및 운영 경력 5년 이상
• PyTorch 기반 대규모 모델 학습 및 GPU 분산 학습 환경 구축·운영 경험
• Python 기반 프로덕션 수준의 소프트웨어 개발 역량
• 로봇공학 또는 강화학습 기반 시뮬레이션 학습 관련 프로젝트 수행 경험
우리는 '누구나 무엇이든 만들 수 있는 세상'을 꿈꿉니다.
멋진 아이디어가 있어도, 실제로 무언가를 만드는 일은 여전히 어렵습니다.
복잡한 공정 설계, 숙련된 인력의 부족, 막대한 비용과 시간은 제조 현장의 변화를 가로막는 오래된 장벽입니다.
제조 현장에는 이미 많은 로봇이 도입되어 있지만, 로봇이 스스로 작업을 계획하고 실행하지 못하는 한 생산은 여전히 사람의 개입과 판단에 의존할 수밖에 없습니다.
ROAI는 이 한계를 피지컬 AI로 넘어서고 있습니다. 공간과 객체의 관계를 이해하고, 스스로 판단하며, 최적의 작업 계획을 생성하는 공간 지능을 통해 생산 공정을 설계하고 실행하는 방식을 바꾸고 있습니다.
ROAI의 AI 로보틱스 플랫폼 Xelo는 세계 최고 수준의 모션 플래닝 기술을 기반으로, 생산 공정을 가상 환경에서 설계·검증하고 실제 로봇 작업으로 연결합니다. 현재 현대자동차, 기아, GM 등 글로벌 제조 기업의 실제 생산 현장에 적용되어 생산성 향상 성과를 만들어가고 있으며, 자동차를 넘어 배터리, 중공업 등 더 넓은 산업 영역으로 적용 범위를 넓혀가고 있습니다.
우리가 만들고 싶은 미래는 명확합니다.
물리적 제약이 창의적인 아이디어를 가로막지 않는 세상.
사람이 반복적인 생산 과정의 부담에서 벗어나, 무엇을 만들지와 어떤 가치를 더할지에 더 집중할 수 있는 세상.
ROAI는 최근 130억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 완료했으며, 이를 바탕으로 현실 세계의 거대한 문제를 해결할 기술적 완성도를 높이고 더 넓은 시장으로 나아가려 합니다.
의미 있는 문제를 풀어가며 기술로 실질적인 변화를 만들어내는 ROAI의 여정에 함께할 동료를 찾습니다.
[팀 소개]
Core Engine 팀은 AI 모델의 엔진과 대규모 데이터 파이프라인을 설계하고 고도화하여, 제조 현장을 혁신하는 지능형 인프라를 구축합니다. 방대한 제조 데이터를 실시간으로 수집·처리하고, 이를 모델 학습에 활용할 수 있는 고성능 데이터 아키텍처를 구현합니다. 또한 복잡한 제조 환경에서도 안정적이고 유연하게 작동할 수 있도록 AI 모델의 성능 고도화에 집중합니다.
이러한 기술은 ROAI 솔루션이 빠르고 정교한 로봇 플래닝을 구현하는 핵심 요소이며, 제품의 안정성과 확장성을 뒷받침합니다. 나아가 ROAI가 독보적인 기술 장벽을 구축하고 제조 지능화 시장을 선도하는 데 중요한 역할을 합니다.
주요업무
• Isaac Lab/Sim 기반 대규모 학습 파이프라인 설계 및 환경 구축• 비즈니스/현업 문제를 AI 기반 솔루션으로 전환하고 성능을 지속적으로 개선
• 모델 서빙 및 실시간 추론 최적화
• 학습 데이터 수집·생성 자동화 시스템 구축
• 모델 성능 평가·검증 자동화 프레임워크 개발
• 데이터 파이프라인, 모델 학습, 추론 시스템, 서비스 연동까지 end-to-end 수행
최신 AI/ML 모델 및 기술을 활용해 실제 제품 기능을 설계·개발·운영
자격요건
• 컴퓨터공학·소프트웨어공학·전기전자공학 관련 분야 학사 이상 학위 소지자• 머신러닝 시스템·학습 파이프라인 설계 및 운영 경력 5년 이상
• PyTorch 기반 대규모 모델 학습 및 GPU 분산 학습 환경 구축·운영 경험
• Python 기반 프로덕션 수준의 소프트웨어 개발 역량
• 로봇공학 또는 강화학습 기반 시뮬레이션 학습 관련 프로젝트 수행 경험
