포지션 상세 정보
- 기술스택
C
C++
Python
PyTorch
TensorFlow
DeepLearning
MachineLearning
AI/인공지능
Network
- 주요업무
• 다양한 작업과 로봇 플랫폼에 일반화할 수 있는 모듈형이고 확장 가능한 학습 시스템을 설계 • 대규모 사전 학습된 VLM, MLLM, Policy Transformer와 같은 최신 도구를 활용 • 로봇 조작을 위한 강화학습(RL), 모방학습 또는 파운데이션 모델 기반 시스템을 개발 테스트 • 시뮬레이션과 실제 환경 모두에서 Embodied AI 및 Physical AI 시스템을 설계·평가 • Vision-Language-Action (VLA) 기반 로봇 제어 및 실험 프로토타이핑 • 비전/모션팀과 협업하여 학습 기반 모델을 로봇 파이프라인에 통합하고 실제 환경에서의 성능을 최적화
- 자격요건
• 머신러닝, 딥러닝 또는 강화학습 분야에서의 실무 경험 및 다양한 프로젝트 경험 • TensorFlow 또는 PyTorch 등 주요 ML 프레임워크 활용 능력 • MuJoCo, Isaac Gym, NVIDIA Omniverse 등의 시뮬레이션 환경에 대한 경험
- 우대사항
• Embodied AI·Physical AI 기반 로봇 학습·제어 연구/개발 경험 우대 • 주요 컨퍼런스 및 저널에 연구 논문을 게재한 경험 • 강화학습(RL)에 대한 실무 경험 • Docker 사용 경험 • C++ 등의 추가 프로그래밍 언어 활용 능력 • 실제 로봇과 함께 일한 경험
- 복지 및 혜택
[조직 문화] • 플라이퍼는 "~님"이라는 호칭을 사용해 서로를 존중해요. • 밝은 인사를 나누는 밝은 분위기 속에서 근무를 하고 있어요. • 우리는 불필요한 회의를 최소화하고 오로지 업무에 집중할 수 있는 환경을 선호해요. • 어떤 고민이 있을 시 리더 혹은 CEO와 언제든 자유롭게 1:1 미팅을 할 수 있어요. • 의무적 회식은 그만! 누구든지 자유롭게 참여할 수 있는 회식 문화에요. [근무 환경] • 10시 이전, 4시 이후 시간 자율 출/퇴근을 지향하고 있어요 (주 40시간 내에서 자율출퇴근제) • 점심시간은 70분으로 여유롭게 식사와 휴식을 즐기실 수 있어요. • 별도의 승인 없이 연차, 반차, 보건휴가(무급), 비상 휴가 등 자유롭게 사용 가능해요. • 제일 핫한 장소인 신분당선 & 분당선 정자역에서 1분 거리인 '킨스타워'에서 일해요. [복지 환경] • 생일을 맞이한 플라이퍼는 생일 케이크도 받고 조기 퇴근도 할 수 있어요. • 음료 및 간식이 무제한으로 구비되어 있어요. • 늦게까지 열심히 일하시는 플라이퍼들을 위한 야근 식비 및 야근 교통비를 지원해 드려요. • 가족들과 함께 풍성한 날을 위한 명절 선물을 지원해 드려요. • 장기근속자분들에게는 리프레시 휴가를 제공해 드리고 있습니다. • 플라이퍼를 위한 특별한 종합 건강 검진 프로그램을 지원해드립니다.
- 채용절차 및 기타 지원 유의사항
1. 서류 전형 (이력서, 자기소개서, 포트폴리오,과제 등) 2. 면접 및 컬처핏 면접 동시 진행 (1~2시간 소요 예정) 3. 최종 합격 및 처우 협의 ※ 서류는 자율 형식 (양식 및 분량 무관)입니다. 압축하지 말고 URL 또는 PDF 형식으로 제출해 주세요
기업/서비스 소개
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플라잎과 함께 아이언맨의 자비스를 만들고 싶다면 저희와 함께 하세요! 우리는 Deep Learning & Reinforcement Learning 기술을 통해 산업용 로봇이 조금 더 스마트하게 일할 수 있도록 만듭니다. 인공지능이 마침내 적용되어야 할 곳은 로봇이지만, 아직 세계적으로 이루어낸 곳이 없고 국내에서는 도전하고 있는 기업도 없습니다. 플라잎은 여기에 도전하고 있습니다. 사람의 단순 반복적인 일은 플라잎의 AI솔루션이 하고 사람은 좀 더 가치 있는 일을 할 수 있게 만들 것입니다. 엔지니어가 꿈꾸는 직장을 만들고, 하고 싶은 일을 할 수 있게 하는 회사를 만들고 있습니다. 우리는 이 분야의 국가 대표가 될 것이고 세계와 어깨를 나란히 하는 기업이 될 것입니다. ◆ CEO 인터뷰 ◆ 세계 로봇 대회 우승자가 만든 AI 스타트업 : https://youtu.be/T8BtBuZzueI ◆ Who We Are ◆ • Technology PLAIF은 Deep Learning과 Reinforcement Learning 및 Unsupervised Learning의 솔루션을 연구개발합니다. • Solve Inconvenience 초기 셋업 시간을 줄이고, 생산 도중 혹은 생산 제품이 변경되어도 로봇 스스로 제품을 인지하고 제품까지의 경로를 스스로 생성하여 작업을 합니다. • Solution 물체를 인식하기 위한 Vision 프로그램이 필요 없고, 로봇을 동작시키기 위한 티칭 프로그램이 필요 없습니다. • Saving Budget PLAIF은 학습용 데이터 생성 비용 절감과 생산성 향상을 위해 동적 Pick&Place가 가능한 솔루션을 개발합니다. ◆ Investment ◆ • Futureplay • Mando • INTEKPLUS • KB Investment