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."
[부서 소개]
웨어러블 센서 데이터로 사람의 움직임을 읽고, 로봇이 배우게 합니다.
HRI 파트는 웨어러블 로봇 개발의 선행연구를 전담하는 조직으로, 현 제품에 적용 가능한 신규 메커니즘·제어 알고리즘부터 차세대 제품으로 이어질 핵심 구조·알고리즘까지 데이터 기반으로 연구합니다.
대규모 보행 데이터베이스를 구축·학습에 성능을 고도화하며, 여러 의료기관·대학과 협업해 재활 임상 효능도 검증합니다. 소수 정예·수평적 소통 문화이며 학회·논문 등 대외활동이 활발합니다.
• 보행 데이터 기반 패턴 분류 모델 개발 및 패턴별 제어 파라미터 최적화
• LLM 기반 웨어러블 로봇 제어 인터페이스 설계 및 데이터베이스 구축
• 신경망 아키텍처 선정·하이퍼파라미터 설계 및 학습 파이프라인 구축
• 학습 모델의 실로봇 적용성 검토 및 실시간 추론 최적화
• 연구 결과의 논문화 및 특허 출원 기술 문서 작성
• 석사 실무·연구 경력 3년 이상 (박사는 학위 중 연구 실적 보유)
• Python 능숙 및 PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 숙련
• 신경망 구현·학습·튜닝 및 시계열 데이터 처리 실무 경험
• 선행기술 조사(SOTA survey) 역량 및 Git 기반 협업 경험
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."
[부서 소개]
웨어러블 센서 데이터로 사람의 움직임을 읽고, 로봇이 배우게 합니다.
HRI 파트는 웨어러블 로봇 개발의 선행연구를 전담하는 조직으로, 현 제품에 적용 가능한 신규 메커니즘·제어 알고리즘부터 차세대 제품으로 이어질 핵심 구조·알고리즘까지 데이터 기반으로 연구합니다.
대규모 보행 데이터베이스를 구축·학습에 성능을 고도화하며, 여러 의료기관·대학과 협업해 재활 임상 효능도 검증합니다. 소수 정예·수평적 소통 문화이며 학회·논문 등 대외활동이 활발합니다.
주요업무
• 웨어러블 센서(IMU·인코더) 시계열 데이터 기반 동작·의도 인식 모델 구현 및 학습• 보행 데이터 기반 패턴 분류 모델 개발 및 패턴별 제어 파라미터 최적화
• LLM 기반 웨어러블 로봇 제어 인터페이스 설계 및 데이터베이스 구축
• 신경망 아키텍처 선정·하이퍼파라미터 설계 및 학습 파이프라인 구축
• 학습 모델의 실로봇 적용성 검토 및 실시간 추론 최적화
• 연구 결과의 논문화 및 특허 출원 기술 문서 작성
자격요건
• 석사 이상 · 기계/메카트로닉스/로봇공학 또는 관련 전공• 석사 실무·연구 경력 3년 이상 (박사는 학위 중 연구 실적 보유)
• Python 능숙 및 PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 숙련
• 신경망 구현·학습·튜닝 및 시계열 데이터 처리 실무 경험
• 선행기술 조사(SOTA survey) 역량 및 Git 기반 협업 경험
