포지션 상세
휴머노이드는 전신으로 이동하고 사물을 조작하며 사람과 작업공간을 공유하기 때문에, 작업의 실패가 단순한 성능 저하를 넘어 전도·충돌·낙하와 같은 안전 문제로 이어질 가능성이 높습니다. 세이프틱스는 로봇이 자신의 행동으로 발생할 위험을 미리 이해하고 대응하는 ‘안전직감’을 구현하여, 휴머노이드의 작업 수행 능력과 안전성이 함께 발전하는 방향을 만들어 갑니다.
휴머노이드 Lead는 휴머노이드 지능과 행동 구현에 필요한 핵심 기술 과제를 정의하고, Deep-Tech 연구를 실제 로봇에서 검증 가능한 기술로 발전시키는 역할을 담당합니다. 직접 연구·설계·구현에 참여하며 주요 기술적 의사결정과 연구진의 기술 방향을 이끄는 Technical Lead입니다.
• 로봇의 인식·상태·행동·학습을 연결하는 Physical AI 기술구조와 인터페이스 설계
• Robot Learning, 행동 생성, 전신 제어 및 인식 기술의 통합 연구
• 시뮬레이션과 실제 로봇 실험을 통한 기술적 병목 분석 및 해결 방법 개발
• 핵심 알고리즘과 Prototype의 구현, 실험 설계, 코드·연구 결과 리뷰 및 연구진 멘토링
• Robot Learning, 로봇 제어, Manipulation, 인식 중 하나 이상의 분야에서 깊이 있는 연구 전문성을 보유한 분
• 휴머노이드 또는 다관절 로봇의 핵심 알고리즘을 구현하고 실제 로봇에서 검증한 경험이 있는 분
• 연구 가설을 수립하고 논문·실험 결과를 분석하여 새로운 기술적 해결 방법을 제시할 수 있는 분
• 코드와 실험 결과를 바탕으로 연구진의 기술적 의사결정을 이끌 수 있는 분
휴머노이드 Lead는 휴머노이드 지능과 행동 구현에 필요한 핵심 기술 과제를 정의하고, Deep-Tech 연구를 실제 로봇에서 검증 가능한 기술로 발전시키는 역할을 담당합니다. 직접 연구·설계·구현에 참여하며 주요 기술적 의사결정과 연구진의 기술 방향을 이끄는 Technical Lead입니다.
주요업무
• 휴머노이드 지능·학습·제어 분야의 핵심 연구주제 발굴 및 기술 방향 수립• 로봇의 인식·상태·행동·학습을 연결하는 Physical AI 기술구조와 인터페이스 설계
• Robot Learning, 행동 생성, 전신 제어 및 인식 기술의 통합 연구
• 시뮬레이션과 실제 로봇 실험을 통한 기술적 병목 분석 및 해결 방법 개발
• 핵심 알고리즘과 Prototype의 구현, 실험 설계, 코드·연구 결과 리뷰 및 연구진 멘토링
자격요건
• 관련 분야 석사 취득 후 5년 이상 또는 박사 취득 후 2년 이상의 로봇 연구·개발 경험이 있는 분• Robot Learning, 로봇 제어, Manipulation, 인식 중 하나 이상의 분야에서 깊이 있는 연구 전문성을 보유한 분
• 휴머노이드 또는 다관절 로봇의 핵심 알고리즘을 구현하고 실제 로봇에서 검증한 경험이 있는 분
• 연구 가설을 수립하고 논문·실험 결과를 분석하여 새로운 기술적 해결 방법을 제시할 수 있는 분
• 코드와 실험 결과를 바탕으로 연구진의 기술적 의사결정을 이끌 수 있는 분
