[담당업무]

- 로봇이 다양한 환경을 인식하고 최적의 동작을 수행할 수 있도록 하는 AI 모델 연구 및 상용화 업무를 수행

 - Computer Vision 알고리즘 개발: 로봇의 객체 인식(Detection), 세그멘테이션(Segmentation), 포즈 추정(Pose Estimation) 모델 개발

 - 비정형 자동화 솔루션 연구: 로봇 그리핑(Gripping)을 위한 3D 비전 데이터 처리 및 경로 최적화 알고리즘 개발

 - Edge AI 최적화: 로봇 컨트롤러 및 임베디드 환경 내 AI 모델 경량화 및 실시간 추론 성능 최적화

 - 데이터 파이프라인 구축: 로봇 학습용 데이터 수집, 가공(Labeling) 자동화 및 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 연구

[근무부서 및 직급/직책]

근무부서: 연구개발본부
직급/직책: 사원, 대리, 과장, 팀원, 팀장

[자격요건]

 - 학력: 컴퓨터공학, 전기전자, 기계공학(로봇공학), AI 관련 학과 석사 이상 (또는 이에 준하는 실무 경력)

 - 기술 스택:

Python, C++ 중 하나 이상의 언어에 능숙하신 분

PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용 능력이 우수한 분

OpenCV 등 이미지 처리 라이브러리 사용 경험이 있으신 분

- 해외여행에 결격사유 없는 자

[우대사항]

 - 로보틱스 경험: ROS(Robot Operating System) 기반의 시스템 개발 경험이나 3D Vision(PCL) 프로젝트 경험자

 - 최적화 역량: TensorRT, ONNX 등을 활용한 모델 배포 및 임베디드 보드(NVIDIA Jetson 등) 활용 경험자

 - 시뮬레이션 활용: NVIDIA Isaac Gym, Gazebo, PyBullet 등 로봇 시뮬레이터 활용 능숙자

 - 협업 도구: Git, Docker, Slack 등을 통한 원활한 팀 협업이 가능하신 분

[담당업무]

- C# 및 .NET 기반의 PC 윈도우 애플리케이션 개발

- 로봇 자동화 라인 제어 프로그램 및 사용자 인터페이스(GUI) 구현

- 계측 및 머신비전 검사 장비의 데이터 연동 및 알고리즘 개발

- 다양한 하드웨어(PLC, 센서, 모션 컨트롤러 등)와의 연동 개발

[근무부서 및 직급/직책]

근무부서: 연구개발본부
직급/직책: 사원, 대리, 과장, 팀원

[자격요건]

- 학력 : 학사 이상 (컴퓨터공학, 전기/전자공학, 제어계측 등 관련 전공)

- 경력 : 5년 이상

- C# / .NET Framework 또는 .NET Core 실무 개발 역량

-  OOP(객체 지향 프로그래밍) 및 디자인 패턴에 대한 이해

- WinForms 또는 WPF를 활용한 윈도우 애플리케이션 개발 경험

- 해외여행에 결격사유 없는 자

[우대사항]

- 다양한 설비 제어 소프트웨어 개발 프로젝트 경험자

- 머신 비전(OpenCV, Cognex, MIL 등) 라이브러리 활용 및 연동 경험자

- 멀티 쓰레딩 및 실시간 데이터 처리 최적화 숙련자

- PLC(Siemens, Mitsubishi, LS 등) 및 모션 제어 라이브러리 연동 가능자

- 자동차 통신 (CAN, LIN) 연동 경험자

[담당업무]

- 휴머노이드 로봇의 보행 및 전신 제어 알고리즘 개발

- 로봇 동역학 해석 및 시뮬레이션 기반 제어 로직 검증

- 다양한 지형 대응 및 균형 제어 시스템 설계

- 로봇 하드웨어와 제어기 간 인터페이스 및 실시간 통신 최적화

[근무부서 및 직급/직책]

근무부서: 연구개발본부
직급/직책: 사원, 대리, 과장, 팀원, 팀장

[자격요건]

- 학력: 학사 이상 (기계공학, 로봇공학, 제어계측 등 관련 전공)

- 경력: 신입 또는 경력 (휴머노이드 또는 다족보행 로봇 관련 프로젝트 경험 우대)

- C/C++ 프로그래밍 및 임베디드 시스템 이해도 필수

- 로봇 기구학, 동역학 및 제어 이론에 대한 탄탄한 지식 보유자

- 해외여행에 결격사유 없는 자

[우대사항]

- ROS/ROS2 기반 시스템 개발 경험 및 실시간 OS(RTOS) 활용 능력

- Webots, Gazebo, MuJoCo 등 물리 엔진 기반 시뮬레이션 활용 능력

- 최적 제어(MPC), 강화 학습 등을 이용한 로봇 제어 적용 경험

- 휴머노이드 로봇 대회 참가 또는 관련 연구 논문 실적 보유자