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

휴머노이드 로봇 ALLEX의 인지(Perception) 및 SLAM 시스템을 설계하고 구현합니다. 단기적으로는 모바일 플랫폼의 LiDAR·오도메트리 기반 SLAM, 저가형 센서 기반 안전 감지, Head 카메라 기반 3D 인지 모듈을 개발합니다. 나아가 이족보행 등 격한 몸체 움직임에도 강인한 Visual SLAM을 구현하고, 사람이 시선을 움직여 공 간을 파악하듯 목(Neck) 관절 제어와 결합된 능동 인지(Active Perception) 기반의 Spatial Intelligence를 완성하는 것을 목표로 합니다

주요 업무

모바일 플랫폼 위치 추정 및 SLAM 개발
LiDAR + 휠 오도메트리(Wheel Encoder) + IMU 센서 융합 기반 Localization/SLAM
실내 환경에서의 강인한 상태 추정(State Estimation) 파이프라인 구축
Functional Safety를 위한 안전 센싱 개발
TOF, 초음파, Radar 등 저가형 센서를 활용한 단차·절벽(Cliff) 및 장애물 감지
센서 이중화 및 오감지·미감지 최소화를 위한 신뢰성 확보 전략 수립
카메라 기반 3D 인지(Perception) 모듈 개발
Head 카메라를 활용한 객체 6D 포즈 추정 (Foundation Pose 등 최신 모델 활용)
Signed Distance Function(SDF) 기반 3D 공간 표현 및 재구성
조작(Manipulation)·모션 플래닝에 활용 가능한 실시간 인지 결과 제공
동적 플랫폼용 Visual Odometry / Visual SLAM 개발
모바일·이족보행 시 발생하는 진동 및 급격한 자세 변화에 강인한 VO/VIO/SLAM
카메라‒IMU‒관절 상태(Kinematics) 융합 기반 전신 상태 추정
능동 인지(Active Perception) 및 Spatial Intelligence 구축
목(Neck) 관절 제어와 결합된 시선(Gaze) 기반 능동 시야 확보 전략 개발
시야 계획(View Planning)과 지도 작성·객체 인지의 통합
사람 수준의 공간 이해를 향한 인지‒제어 통합 아키텍처 설계
실기 검증 및 시스템 통합
실제 로봇 플랫폼에서의 센서 캘리브레이션, 시간 동기화, 성능 검증
HW·Control팀과의 협업을 통한 인지 결과의 실시간 활용 체계 구축

자격 요건

경력: 실무 경력 3년 이상 (석사 재학·연구경력 인정)
학력 및 전공
학력: 학사이상
전공: 로봇공학, 컴퓨터비전, 컴퓨터공학 등
필수역량/업무경험
C++/Python, ROS2 기반 실시간 인지 파이프라인 구현 경험
SLAM, Visual/LiDAR Odometry, 센서 융합(Kalman Filter, Factor Graph 등) 실무 경험
카메라·LiDAR·IMU 등 멀티모달 센서 캘리브레이션 및 시간 동기화 경험

우대 사항

모바일 로봇 또는 휴머노이드/족형(Legged) 로봇 실기 인지 개발 경험
Foundation Model 기반 인지(6D Pose Estimation, Open-Vocabulary Detection 등) 활용 경험
SDF, NeRF, 3D Gaussian Splatting 등 3D 표현(Representation) 연구·개발 경험
Active Perception, View Planning, Gaze Control 관련 연구 경험
Functional Safety 관련 개발 경험 (안전 등급 센서 활용, ISO 13482 등 안전 표준 이해)
GPU 가속(CUDA, TensorRT) 기반 실시간 추론 최적화 경험
관련 분야 논문 게재 실적 (RSS, CoRL, ICRA, IROS, CVPR, ICCV 등)

기술 스택

언어: C++, Python
프레임워크: ROS2
알고리즘: SLAM, Visual/LiDAR Odometry, Kalman Filter, Factor Graph
센서: LiDAR, IMU, Camera, TOF, 초음파, Radar
우대: SDF, NeRF, 3D Gaussian Splatting 등 3D 표현, CUDA/TensorRT 기반 실시간 추론

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.