About the Role

Superb AI의 Field Robotics Engineer는 사족로봇과 로봇팔을 결합한 실물 시스템을 산업 현장에서 안정적으로 동작 시키는 풀스택 로봇 엔지니어입니다.

해당 포지션은 ML/3D 팀이 만든 perception·지도·환경 모델을 통합하여 실제 로봇이 움직이고 조작하고 안전하게 멈추는 Execution Layer 를 책임집니다. Simulation 데모나 이론 연구가 아닌 Real-world deployment, 로봇 하드웨어 운용/디버깅, teleoperation 기반 데이터 수집 및 조작 성능 고도화를 책임집니다.

Why Join Us

• Founding Role로 사족로봇 및 로봇팔 기반 Physical AI robotics capability를 설계합니다. 회사 단계에 따라 manipulation 데모 개발(초기)에서 현장 deployment로 무게 중심이 자연스럽게 진화합니다.
• 3D/ 영상관제/ 데이터 역량과 결합된 새로운 Physical AI Application을 만들 수 있습니다.
• FR3, Piper, G1, Go2 등 확보된 로봇 자산과 실험 공간을 제공합니다.
• 문제 정의부터 시스템 설계, 실험 방식, 도구 선택, 협업 방식까지 큰 자율성을 갖고 일합니다.

Responsibilities

1) Robot System Integration (사족로봇 + 로봇팔)

• 사족로봇과 6–7 DoF 로봇팔/그리퍼를 통합한 운영·제어 시스템(ROS2 기반)을 구축합니다.
• 하드웨어 구성, 캘리브레이션, 센서/카메라 셋업 및 기본 제어 인터페이스를 구현합니다.
• Manipulation task를 정의하고 구현합니다. (e.g., (1) 문 손잡이/문 개폐, (2) 버튼/레버 조작, (3) 바닥 물체 집어 옮기기(Pick & Place))
• Motion Planning을 구현하고 최적화 합니다.
• IK, collision avoidance, trajectory generation, 필요 시 RL 기반 정책 학습/적용

2) Real-world Data & Teleoperation

• 물체 상호작용 데이터 수집 시스템을 구축하고 운영 합니다. (Teleoperation 등)
• 데이터 품질/커버리지 평가 파이프라인을 구축하고 운영 합니다. (성공·실패 시나리오 포함)
• 수집 데이터 기반 조작/정렬 혹은 정책 fine-tuning 파이프라인을 구축 합니다. (PyTorch 등)

3) Deployment, Operations & Safety

• 현장 이슈 대응 및 재발 방지 업무를 수행 합니다. (센서 오작동, 액추에이터 과부하, 캘리브레이션 드리프트 등)
• 속도/힘 제한, 임계치 초과 시 강제 정지(E-stop 포함) 등 안전 제어 로직을 구현합니다.
• PoC 및 실환경 기준의 안전 가드레일을 설계 합니다.
• 장시간 운용 시나리오(예: 8시간 이상) 안정성을 확보하고 리스크를 관리 합니다.

4) Cross-functional Collaboration

• Machine Learning, 3D Vision, Video Analytics 팀과 함께 협업하여 robot navigation/perception 모듈을 통합·운영 관점에서 연결 하고, 실물 로봇 시스템을 구현합니다.

※ Note 본 포지션은 Digital Twin, 3D reconstruction, SLAM 등을 “새로 개발”하는 역할이 아닌, 타 팀에서 개발하는 기술을 활용해 실물 로봇이 현장에서 안정적으로 동작하도록 만드는 Execution 중심 역할입니다.

Basic qualifications

• Computer Science, Robotics 등 유관 분야 학위 또는 그에 상응하는 경험이 있으신 분
• Robotics 관련 5년 이상 실무 경험이 있으신 분
• Python 및 C++ 기반 ROS2 로봇 소프트웨어 구현 경험이 있으신 분
• 실물 로봇 하드웨어/센서 디버깅 경험이 있으신 분 (현장 문제 진단 및 해결)
• 6–7 DoF 로봇팔 및 그리퍼 통합 제어 경험이 있으신 분 (Motion Planning, IK, trajectory generation, collision avoidance 포함)
• 산업 현장(물류/제조/플랜트 등)에서의 로봇 운용/실증(PoC) 경험이 있으신 분

Preferred qualifications

• Teleoperation 기반 데이터 수집 → 학습/평가 → 개선 루프를 운영해보신 경험이 있는 분
• RL 기반 control/policy 학습 및 실물 로봇 적용 경험이 있으신 분
• 온프레미스/폐쇄망 환경에서의 제품 배포/운영 경험이 있으신 분
• 로봇 안전 설계 경험이 있으신 분 (가드레일, fail-safe, 운영 SOP 등)
• PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험이 있으신 분

Recruitment process

• 서류 전형
• 직무 인터뷰
• 현장 과제 및 직무 관련 Project 발표
• 조직문화 적합성 인터뷰
• 레퍼런스 체크 및 처우 협의

Before you apply

• Full-time 포지션의 경우 수습기간 3개월 후 본 채용 여부가 결정됩니다. (수습 기간 급여 100% 지급)
• 제출 서류가 사실과 다른 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
• 제출 서류는 관계 법령에 따라 파기 및 반환합니다.