회사 소개

위로보틱스는 세계 최초로 Single Motor 기반 개인용 보행 보조 웨어러블 로봇을 상용화하고, 3년 연속 총 4개의 CES Innovation Awards를 수상한 Deep Tech 로보틱스 기업입니다. 고자유도 정밀 로봇 핸드 기술, 높은 역구동성(backdrivability)을 갖춘 액추에이터 설계, 경량 메커니즘, 실시간 전신 제어 기술을 기반으로 2025년 차세대 휴머노이드 로봇 ALLEX를 공개했으며, 로봇이 실제 물리 세계에서 접촉·상호작용하며 학습하는 Physical AI 플랫폼을 구축하고 있습니다.

우리 팀은 이런 일을 합니다

'WIRobotics는 로봇이 스스로 이해하고, 학습하며, 행동할 수 있는 지능을 구축하고 있습니다.

높은 성능과 dexterity를 갖춘 로봇에 ACT, Diffusion Policy, VLA 등 최신 로봇 학습 기반 모델을 실제 로봇에 적용하여, 높은 인간수준의 고난이도 작업을 수행할 수 있는 physical intelligence를 구현합니다.

주요 업무

AI 엔지니어 (Robot Learning / Generative Policy / VLA)
ACT, Diffusion Policy, VLA(Visual-Language-Action) 등 최신 로봇 학습 기반 모델을 실제 로봇에 적용하고 성능 개선. 실제 환경에서 모델을 학습, 배포, 디버깅하는 end-to-end 시스템 작업 수행.
ACT, Diffusion Policy, Transformer 기반 로봇 정책 모델 적용 및 학습
VLA 기반 행동 정책 적용 및 운영
모방 학습(Imitation Learning) 및 강화 학습(Reinforcement Learning)을 통한 제어 정책 학습
DAgger, Behavior Cloning, Policy Gradient 등의 알고리즘 적용
로봇 데이터 수집 파이프라인 설계 및 데이터 정제/증강
시뮬레이션과 실제 로봇 간 안정적인 학습·검증 파이프라인 구축

자격 요건

경력: 실무 경력 3년 이상 (관련 분야 석·박사 연구경력 인정)
학력 및 전공
학력: 학사 이상
전공: 로봇공학, 컴퓨터공학, 인공지능/기계학습 등 관련 전공
필수역량/업무경험
머신러닝 및 딥러닝 모델에 대한 높은 이해 (Transformer, Diffusion, ACT, VLA 등)
Behavior Cloning, DAgger, Policy Gradient 등 IL/RL 알고리즘 이해 및 구현 경험
Python / C++ 기반 모델 개발 및 최적화 경험
학습된 모델을 실제 로봇 제어 시스템에 적용해본 경험

우대 사항

Robotics / Machine Learning / Control 전공 또는 관련 석·박사 우대
IsaacSim, MuJoCo, RLBench, RT-X 등 로봇 학습 생태계 경험
Multimodal policy기반 VLA action space 활용 및 튜닝 경험

기술 스택

언어: Python, C++
모델: Transformer, Diffusion Policy, ACT, VLA(Visual-Language-Action)
학습 기법: Imitation Learning, Reinforcement Learning, DAgger, Behavior Cloning, Policy Gradient
우대: IsaacSim, MuJoCo, RLBench, RT-X 등 로봇 학습 시뮬레이션 생태계

채용 프로세스

서류 전형 → 직무 인터뷰 → (필요 시 2차 인터뷰) → 경영진 인터뷰 → 처우 협의 → 최종 합격
각 단계 결과는 개별적으로 안내드립니다.

지원 시 참고

이력서에 직접 수행하신 프로젝트와 본인의 기여를 구체적으로 기재해 주시면 검토에 큰 도움이 됩니다.
국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법률에 의거 우대합니다. (증빙서류 제출자에 한함.)
제출서류에 허위기재 또는 기재착오, 구비서류 미제출 등으로 인한 불이익은 응시자 본인의 책임으로 합니다.
제출서류나 증명서의 기재내용이 허위일 경우, 응시를 무효로 하며 합격을 취소합니다.