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Robotics Engineer

리옵스(LiOps) · 성동구, 서울, 한국

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About The Role

  • 빛을 운영으로 전환하는 공간지능 에이전트
  • LiOps는 LiDAR와 카메라로 읽은 3D 세계를 에이전트가 이해하고 계획하고 실행하는 운영으로 연결합니다.
  • 검증된 투자와 빠른 성장
  • 본엔젤스벤처파트너스·퓨처플레이·Krew Capital 등 최고의 초기 투자사로 부터 누적 투자금 9억원 유치 완료. SNU Big-Scaleup 최종 데모데이 기업, 로봇활용 제조혁신 지원사업(5억원) 선정 등 정부의 인정을 받은 기술력을 보유한 빠르게 성장하는 스타트업입니다.
  • 글로벌 무대 경험: CES 2026 라스베가스
  • 세계 최대 기술 전시회 CES 2026에 공식 부스로 참가합니다. 이번 채용을 통해 합류하시는 모든 분들께 2026년 1월 라스베가스 출장 기회가 제공되며, LiOps의 3D 공간지능 기술을 글로벌 무대에서 직접 선보이는 경험을 함께하실 수 있습니다.
  • 문제 중심, 열린 접근
  • 패러다임을 고수하는 것보다 고객 문제를 해결하는 것을 우선합니다. 전통적인 방법이든 당신만의 새로운 접근이든, 일리가 있다면 먼저 시도해봅니다.
  • 다양한 하드웨어 환경
  • AMR, 협동로봇, 지게차부터 LiDAR 센서, 3D 카메라(Helios, Photoneo, Zed2i 등)까지-로보틱스 스택 전반에 걸친 폭넓은 경험을 쌓을 수 있는 역동적인 환경입니다.
  • LiOps의 3D 공간 인텔리전스를 실제 로봇 제어로 연결하여, 조선소와 제조 현장에서 작동하는 자율 로보틱스 시스템을 구축합니다.
  • [Perception-to-Control 통합]
  • 조선소·제조 현장의 3D Perception 출력을 로봇 제어 커맨드로 변환하는 파이프라인을 설계·구현합니다.
  • LiOps의 3D segmentation, registration, reconstruction 결과를 Motion Planner가 활용할 수 있는 형태로 변환
  • Point Cloud 기반 장애물 회피, 경로 계획, 그리퍼 포즈 추정 알고리즘 개발
  • PerceptionPlanningControl 전체 루프를 <100ms latency로 동작하도록 최적화
  • [멀티 플랫폼 자율 시스템]
  • AMR, 지게차, 모바일 매니퓰레이터 등 다양한 로봇 플랫폼에 자율 주행 및 조작 기능을 탑재합니다.
  • ROS/ROS2 기반 Navigation Stack 설계 및 튜닝 (SLAM, Path Planning, Obstacle Avoidance)
  • 산업용 로봇팔(UR, Fanuc 등) 및 AGV/AMR과의 하드웨어 통합
  • 비정형 환경(조선소 블록 야적장, 제조 라인)에서의 강건한 Motion Planning 구현
  • [실제 현장 배포 및 테스트]
  • 시뮬레이션에 머무르지 않고, 실제 고객 현장에서 로봇 시스템을 검증하고 개선합니다.
  • 조선소·물류창고 현장에서 PoC 및 파일럿 배포 주도
  • Edge case 및 안전 시나리오 대응을 위한 Fail-safe 메커니즘 설계
  • Field 데이터를 기반으로 Control 정책을 반복 개선 (Sim-to-Real Transfer, Online Learning)

아래 핵심 요구사항 중 최소 2개 이상을 충족하는 분을 찾고 있습니다

  • ROS/ROS2 기반 로봇 시스템 개발 경험 (Navigation, Manipulation 등)
  • 실제 로봇 하드웨어 통합 및 디버깅 경험 (AMR, 로봇팔, AGV 등)
  • Motion Planning 알고리즘 구현 경험 (RRT, A*, Trajectory Optimization 등)
  • 우대: MPC, LQR 등 Advanced Control 이론 및 구현 경험
  • 우대: Industrial robot programming (UR Script, KUKA KRL, Fanuc TPP 등)
  • 우대: Gazebo, Isaac Sim 등 로보틱스 시뮬레이터 활용 경험
  • 우대: Point Cloud 기반 Perception-Control 통합 경험
  • 우대: Reinforcement Learning for Robotics (Sim-to-Real, Policy Learning)
  • 우대: 임베디드 시스템 및 실시간 제어 경험 (RTOS, EtherCAT 등)
  • 실험실이 아닌 산업 현장에서의 배포를 목표로 하는 실용주의적 사고 및 E2E 시스템 구축 협업 태도
  • ? 생일자 혜택
  • 생일 축하 상품권 10만원 지급
  • 현대백화점 / 신세계 중 택 1
  • ? 명절 선물 (설/추석)
  • 명절 선물 제공
  • 신세계 10만원 상당 상품 또는 한우(소고기) 선물세트(약 12만원 상당) 중 제공 (상황에 따라 변동 가능)
  • 명절 전날은 오전 근무(4시간)만 진행 (조기 퇴근)
  • ? 사무실 간식
  • 팀 간식 운영(월 10만원 이내 정기 구매)
  • ?️ 업무 장비 지원
  • 업무 몰입을 위한 키보드/마우스 구매 지원 (합산 최대 30만원 이내, 1회/입사 후 또는 필요 시)

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