포지션 상세
두핸즈는 2025년 매출 667억 원, 3년 연속 흑자를 달성한 물류 Tech 스타트업입니다.
AI 기반 풀필먼트 서비스 '품고(Poomgo)'를 운영하며,
네이버 N배송 우수 물류사 1위에 선정된 대한민국 대표 풀필먼트 기업입니다.
[두핸즈 성수 오피스]
서울 성동구 왕십리로 115, 헤이그라운드 서울숲점 5층
2호선 뚝섬역에서 도보 3분, 수인분당선 서울숲역에서 도보 6분 거리에 위치합니다.
두핸즈의 성수 오피스는 AI 기반 풀필먼트 서비스 '품고'를 만들어가는 곳입니다. 단순히 물류를 처리하는 데 그치지 않고, 데이터와 기술로 풀필먼트의 새로운 표준을 설계하고 실행합니다.
빠르게 변하는 이커머스 환경 속에서 '어떻게 하면 더 정확하고, 더 빠르고, 더 효율적인 물류를 만들 수 있을까'를 끊임없이 고민하는 곳입니다. 정해진 방식을 따르는 것보다 더 나은 방법을 먼저 찾아 움직이고, 함께 더 멀리 가려는 동료를 기다리고 있습니다.
[두핸즈 Tech 조직 소개]
작지만 똑똑한 두핸즈 Tech 조직입니다.
• 우리는 눈에 보이는 단순한 해결책을 찾지 않습니다. 근본을 탐구하고 해결하여 더 큰 효과를 기대합니다.
• 작은 만큼 더 큰 책임을 부여 받고, 그 만큼의 권한을 갖습니다. 그리고 책임을 진지하게 받아들입니다.
• 모든 업무와 체계에 항상 의문을 가집니다. 하지만, 신뢰를 바탕으로 이해되지 않아도 지지할 줄 압니다.
• 혼자 할 수 있는 일은 없습니다. 협업의 의미를 깊이 새기고, 동료를 소중히 여깁니다.
• 소소한 행복을 놓지 않으며, 유쾌함을 잃지 않습니다.
우리가 가지고 있는 우수함과 이타적인 마음을 결합하면 무엇이든 해낼 수 있다고 믿습니다.
설레는 이 여정을 함께할 분을 기다립니다.
"우리는 기술 장벽을 낮추고, 가능자가 되어 밝은 미래를 만들 것입니다."
기술 장벽 낮추기
고객이 사업을 시작하고 아이디어를 발전시킬 때, 최신 물류 기술을 아무 장벽 없이 바로 활용할 수 있게 합니다.
가능자 되기
사람을 돕는 기술을 지향하여 한 사람이 더 의미 있는 일을 더욱 편하게 할 수 있는 기술을 제공합니다.
밝은 미래 만들기
좋은 기술과 나쁜 기술의 차이는 기술 그 자체가 아니라 활용하는 사람의 문제입니다. 우리는 기술을 통해 삶을 긍정적인 방향으로 바꿔나갑니다.
[두핸즈 AI팀은 이렇게 일해요]
• 근무 요일 : 주 5일 (월 ~ 금)
• 근무 시간 : 10:00 ~ 19:00 (점심 식사 및 휴게 1시간)
• 근무 형태 : 대면 재택 혼합 근무
※ 팀원 간 피드백 및 소통을 위한 주 1회 오피스 출근 필수
※ 우리가 만드는 결과물의 피드백을 청취하기 위한 월 1회 물류센터 방문 필수
※ 위 근무 형태 준수 가능한 분만 지원해주세요
단순 연구 데모를 넘어, 실제 물류센터 환경에서 물체 인지 Pick Wrapping Box Insert Box Push 로 이어지는 장기 시퀀스(Long-horizon Task)를 자율 수행하는 현장 적용형 Physical AI 시스템을 구현하는 것이 핵심 과제입니다.
로봇 행동 모델(Action Policy) 설계 및 학습
• 포장 5단계 시나리오에 특화된 Robot Action Policy 설계 및 학습
• 단계별 스킬 정책(인지 · Pick · Wrapping · Insert · Push)을 정의하고, 하나의 연속 작업 흐름으로 연결하는 오케스트레이션 구조 설계
• Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy, ACT(Action Chunking with Transformers) 기반 싱글암/양팔 로봇 행동 모델 설계 및 학습
• Pi0Policy 기반 자연어 행동 모델(VLA 정책) 설계 및 학습
멀티모달 데이터 파이프라인 구축 및 자산화
• LeRobot 프레임워크 기반 시연 데이터 수집 · 정제 · 라벨링 및 LeRobotDataset 포맷의 멀티모달 데이터셋 구축
• 데이터 품질 관리와 재현성 확보를 KPI로 하는 데이터 자산화 파이프라인 개발
• RGB-D, 멀티뷰 카메라(전면 · 손목 · 상단), 로봇 관절 상태, 엔드이펙터 상태, 작업 결과 등 멀티모달 데이터 기반 정책 학습
• LeRobot 외 타 오픈소스 프레임워크 기반 경험도 동등하게 인정
시스템 구현 및 엔지니어링
• 학습된 정책의 Inference 모듈 개발
• Perception(물체 인지 · 파지점 추정), Sequencing, Control 시스템과의 안정적 연동 및 최적화
성능 평가 및 Sim-to-Real 개선
• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 단계별 progress score 기반 성능 평가
• 실환경 적용 시 발생하는 실패 케이스 분석 및 Sim-to-Real 격차 개선
크로스오버 협업
• 로봇 SW · 제어 · 하드웨어 엔지니어 및 PM과의 긴밀한 협업을 통해 현장 적용 가능한 수준의 Physical AI 시스템 완성
• 로봇공학, 컴퓨터공학, 인공지능 등 관련 전공 석사 학위 이상
• 학사 학위 소지자도 LeRobot 프레임워크 활용 및 실로봇 조작 학습 분야에서 뚜렷한 프로젝트 실적 또는 포트폴리오가 있다면 지원 가능
경력
• 관련 분야 연구 및 개발 경력 2년 이상
핵심 역량
• Python 및 PyTorch 기반 머신러닝/딥러닝 모델 개발 및 최적화 경험
• Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy, Transformer 기반 시퀀스 모델 중 하나 이상에 대한 깊은 이해 또는 직접 구현 경험
• 로봇 조작(Manipulation), 로봇 러닝, 멀티모달 데이터 학습, 시뮬레이션 기반 학습 중 하나 이상의 프로젝트를 주도적으로 수행한 경험
• 실제 로봇 또는 시뮬레이션 환경에서 모델 성능을 정량적으로 평가하고 한계를 분석하여 개선한 경험
• 로봇 SW · 제어 · 하드웨어 엔지니어 및 PM 등 다양한 직군과 협업하여 현장 문제를 해결한 경험
기술 스택
• AI & 딥러닝: Python, PyTorch, LeRobot, Hugging Face
• 로보틱스 & 시뮬레이션: ROS 2, NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab, MuJoCo
• 컴퓨터 비전: OpenCV, Open3D
• MLOps & 배포: Docker, Git, WandB, TensorRT, ONNX
AI 기반 풀필먼트 서비스 '품고(Poomgo)'를 운영하며,
네이버 N배송 우수 물류사 1위에 선정된 대한민국 대표 풀필먼트 기업입니다.
[두핸즈 성수 오피스]
서울 성동구 왕십리로 115, 헤이그라운드 서울숲점 5층
2호선 뚝섬역에서 도보 3분, 수인분당선 서울숲역에서 도보 6분 거리에 위치합니다.
두핸즈의 성수 오피스는 AI 기반 풀필먼트 서비스 '품고'를 만들어가는 곳입니다. 단순히 물류를 처리하는 데 그치지 않고, 데이터와 기술로 풀필먼트의 새로운 표준을 설계하고 실행합니다.
빠르게 변하는 이커머스 환경 속에서 '어떻게 하면 더 정확하고, 더 빠르고, 더 효율적인 물류를 만들 수 있을까'를 끊임없이 고민하는 곳입니다. 정해진 방식을 따르는 것보다 더 나은 방법을 먼저 찾아 움직이고, 함께 더 멀리 가려는 동료를 기다리고 있습니다.
[두핸즈 Tech 조직 소개]
작지만 똑똑한 두핸즈 Tech 조직입니다.
• 우리는 눈에 보이는 단순한 해결책을 찾지 않습니다. 근본을 탐구하고 해결하여 더 큰 효과를 기대합니다.
• 작은 만큼 더 큰 책임을 부여 받고, 그 만큼의 권한을 갖습니다. 그리고 책임을 진지하게 받아들입니다.
• 모든 업무와 체계에 항상 의문을 가집니다. 하지만, 신뢰를 바탕으로 이해되지 않아도 지지할 줄 압니다.
• 혼자 할 수 있는 일은 없습니다. 협업의 의미를 깊이 새기고, 동료를 소중히 여깁니다.
• 소소한 행복을 놓지 않으며, 유쾌함을 잃지 않습니다.
우리가 가지고 있는 우수함과 이타적인 마음을 결합하면 무엇이든 해낼 수 있다고 믿습니다.
설레는 이 여정을 함께할 분을 기다립니다.
"우리는 기술 장벽을 낮추고, 가능자가 되어 밝은 미래를 만들 것입니다."
기술 장벽 낮추기
고객이 사업을 시작하고 아이디어를 발전시킬 때, 최신 물류 기술을 아무 장벽 없이 바로 활용할 수 있게 합니다.
가능자 되기
사람을 돕는 기술을 지향하여 한 사람이 더 의미 있는 일을 더욱 편하게 할 수 있는 기술을 제공합니다.
밝은 미래 만들기
좋은 기술과 나쁜 기술의 차이는 기술 그 자체가 아니라 활용하는 사람의 문제입니다. 우리는 기술을 통해 삶을 긍정적인 방향으로 바꿔나갑니다.
[두핸즈 AI팀은 이렇게 일해요]
• 근무 요일 : 주 5일 (월 ~ 금)
• 근무 시간 : 10:00 ~ 19:00 (점심 식사 및 휴게 1시간)
• 근무 형태 : 대면 재택 혼합 근무
※ 팀원 간 피드백 및 소통을 위한 주 1회 오피스 출근 필수
※ 우리가 만드는 결과물의 피드백을 청취하기 위한 월 1회 물류센터 방문 필수
※ 위 근무 형태 준수 가능한 분만 지원해주세요
주요업무
두핸즈는 물류 포장 자동화(Packaging Automation)를 목표로, 싱글암 및 양팔 로봇에 적용 가능한 Physical AI 모델과 Robot Action Policy를 연구·개발합니다. 본 포지션은 Hugging Face의 LeRobot 오픈소스 생태계를 기반으로, 포장 시나리오에 특화된 Vision-Action(VA) 모델과 모방학습(Imitation Learning) 기반 작업 학습 모델을 설계하고 개선하는 역할을 담당합니다.단순 연구 데모를 넘어, 실제 물류센터 환경에서 물체 인지 Pick Wrapping Box Insert Box Push 로 이어지는 장기 시퀀스(Long-horizon Task)를 자율 수행하는 현장 적용형 Physical AI 시스템을 구현하는 것이 핵심 과제입니다.
로봇 행동 모델(Action Policy) 설계 및 학습
• 포장 5단계 시나리오에 특화된 Robot Action Policy 설계 및 학습
• 단계별 스킬 정책(인지 · Pick · Wrapping · Insert · Push)을 정의하고, 하나의 연속 작업 흐름으로 연결하는 오케스트레이션 구조 설계
• Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy, ACT(Action Chunking with Transformers) 기반 싱글암/양팔 로봇 행동 모델 설계 및 학습
• Pi0Policy 기반 자연어 행동 모델(VLA 정책) 설계 및 학습
멀티모달 데이터 파이프라인 구축 및 자산화
• LeRobot 프레임워크 기반 시연 데이터 수집 · 정제 · 라벨링 및 LeRobotDataset 포맷의 멀티모달 데이터셋 구축
• 데이터 품질 관리와 재현성 확보를 KPI로 하는 데이터 자산화 파이프라인 개발
• RGB-D, 멀티뷰 카메라(전면 · 손목 · 상단), 로봇 관절 상태, 엔드이펙터 상태, 작업 결과 등 멀티모달 데이터 기반 정책 학습
• LeRobot 외 타 오픈소스 프레임워크 기반 경험도 동등하게 인정
시스템 구현 및 엔지니어링
• 학습된 정책의 Inference 모듈 개발
• Perception(물체 인지 · 파지점 추정), Sequencing, Control 시스템과의 안정적 연동 및 최적화
성능 평가 및 Sim-to-Real 개선
• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 단계별 progress score 기반 성능 평가
• 실환경 적용 시 발생하는 실패 케이스 분석 및 Sim-to-Real 격차 개선
크로스오버 협업
• 로봇 SW · 제어 · 하드웨어 엔지니어 및 PM과의 긴밀한 협업을 통해 현장 적용 가능한 수준의 Physical AI 시스템 완성
자격요건
학력• 로봇공학, 컴퓨터공학, 인공지능 등 관련 전공 석사 학위 이상
• 학사 학위 소지자도 LeRobot 프레임워크 활용 및 실로봇 조작 학습 분야에서 뚜렷한 프로젝트 실적 또는 포트폴리오가 있다면 지원 가능
경력
• 관련 분야 연구 및 개발 경력 2년 이상
핵심 역량
• Python 및 PyTorch 기반 머신러닝/딥러닝 모델 개발 및 최적화 경험
• Imitation Learning, Behavior Cloning, Diffusion Policy, Transformer 기반 시퀀스 모델 중 하나 이상에 대한 깊은 이해 또는 직접 구현 경험
• 로봇 조작(Manipulation), 로봇 러닝, 멀티모달 데이터 학습, 시뮬레이션 기반 학습 중 하나 이상의 프로젝트를 주도적으로 수행한 경험
• 실제 로봇 또는 시뮬레이션 환경에서 모델 성능을 정량적으로 평가하고 한계를 분석하여 개선한 경험
• 로봇 SW · 제어 · 하드웨어 엔지니어 및 PM 등 다양한 직군과 협업하여 현장 문제를 해결한 경험
기술 스택
• AI & 딥러닝: Python, PyTorch, LeRobot, Hugging Face
• 로보틱스 & 시뮬레이션: ROS 2, NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab, MuJoCo
• 컴퓨터 비전: OpenCV, Open3D
• MLOps & 배포: Docker, Git, WandB, TensorRT, ONNX
