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In office (Seongnam)
Employment
Full-Time

Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 9, 2026. First seen by Alion on Oct 15, 2026. PLAIF scores B on the Alion truth index.

Overview
Company
Impact
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PLAIF is a South Korean robotics company that gives industrial robots physical AI for vision, sensing and motion in order to automate assembly and fastening, the last hard steps of factory automation. It deploys AI dual-arm robot systems on customers' production lines from proof of concept to mass production, has a branch in Ulsan, and hires robotics, reinforcement learning, mechanical and physical AI research engineers. The company is headquartered in Pangyo, Seongnam, South Korea.

합류하게 될 팀에 대해 알려드려요

  • 플라잎은 기존 상체 로봇에 모바일 플랫폼을 결합해, 다양한 환경에서 스스로 이동하고 작업할 수 있는 모바일 휴머노이드 를 개발하고자 합니다.
  • 현재 SLAM, Localization, Nav2 등 전통적인 자율주행 기술을 활용한 제품화와 함께, 학습 기반 기술을 활용한 차세대 자율주행 연구를 추진하고 있습니다.
  • 초기에는 학습 기반 Navigation 기술의 성능과 강건성을 높이는 데 집중하고, 장기적으로는 Mapless Navigation, End-to-End Navigation, Goal-conditioned Navigation 등 고도화된 학습 기반 자율주행 기술로 발전시키는 것을 최종 목표로 하고 있습니다.
  • 자율주행 기술에 전문성을 가진 엔지니어와 협업하며, 강화학습(RL), 모방학습(IL) 등 학습 기술을 로봇 자율주행에 적용하고, 차세대 Navigation 기술을 함께 개발할 엔지니어를 찾습니다.

기대하는 역할입니다 (업무내용)

  • 강화학습(RL), 모방학습(IL) 등 학습 기반 기술을 활용한 모바일 휴머노이드의 자율주행 알고리즘 연구·개발
  • 다양한 환경 변화와 장애물에 유연하게 대응할 수 있는 학습 기반 Navigation Policy 개발 및 성능 개선
  • 시뮬레이션과 실제 로봇 데이터를 활용한 모델 학습·평가 및 Sim-to-Real 기술 연구
  • 기존 자율주행 시스템과 학습 기반 기술을 연계하고, 실제 모바일 로봇에서 주행 성능 검증 및 최적화

이런 경험을 가진 분을 찾습니다 (자격요건)

  • 컴퓨터공학, 로봇공학, 인공지능 등 관련 분야 학위 또는 이에 준하는 연구·개발 경험을 갖춘 분
  • 강화학습(RL), 모방학습(IL) 등 학습 방법론 중 하나 이상에 대한 깊이 있는 이해와 모델 구현·학습·평가 경험 을 갖춘 분
  • Python 및 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 연구·개발 경험이 있는 분
  • 로봇 자율주행, 로봇 학습 또는 컴퓨터 비전 분야에 대한 이해를 바탕으로 학습 기술을 실제 문제에 적용할 수 있는 분
  • 학습 모델의 성능을 분석하고 실험을 통해 개선한 경험이 있는 분

이런 분이면 더 좋아요 (우대사항)

  • 관련 분야 석사·박사 학위 또는 3년 이상의 연구·개발 경험을 갖춘 분
  • 모바일 로봇의 RL·IL 기반 Navigation Policy, 장애물 회피 또는 경로계획 알고리즘 개발 경험이 있는 분
  • Vision-Language Navigation(VLN), Vision-Language-Action(VLA), World Model 등 Embodied AI 관련 연구·개발 경험이 있는 분
  • Isaac Sim, Isaac Lab, MuJoCo 등 시뮬레이션 환경을 활용한 로봇 학습 및 Sim-to-Real 경험이 있는 분
  • ROS2, Nav2, Visual SLAM, Visual Localization 등 로봇 자율주행 기술에 대한 이해 또는 개발 경험이 있는 분
  • 실제 로봇에 학습 기반 모델을 배포하고 주행 성능을 검증·개선한 경험이 있는 분

플라잎 합류 여정

서류 전형 > 직무 및 컬쳐핏 인터뷰(1시간) > 처우협의 > 최종합격 및 입사

  • 전형 단계는 상황에 따라 일부 조정될 수 있습니다.

  • 서류 안내 : 서류는 자율 형식(양식 및 분량 무관)입니다. 단, 압축하지 말고 PDF 또는 URL 형식으로 제출해 주세요.

    - 포트폴리오 제출은 선택이나, 가지고 계신 포트폴리오가 있다면 제출해 주시면 좋습니다.

    - 서류 전형 단계에서 포트폴리오 검토가 필요한 경우 추가로 요청드릴 수 있습니다.

  • 최종 단계 합격자에 한해 레퍼런스 체크가 진행될 수 있으며, 레퍼런스 제공자는 합격자와 사전 협의 후 함께 결정합니다.

기타 사항

  • 채용 형태 : 정규직 (수습기간 3개월 & 수습기간 중 급여 차등 없음)
  • 근무 장소 : 경기도 성남시 분당구 정자일로 239 아이파크분당 102동 801호 (정자동, 아이파크분당)

플라이퍼(PLAiFER)는 이렇게 일합니다

Possibility First | 안 되는 이유보다 되는 방법을 먼저 찾습니다.

  • 어렵고 불확실한 상황일수록 가능성을 향해 고민합니다. 포기하지 않고 계속 방법을 찾는 사람이 결국 문제를 해결합니다.

My Game | 내 일처럼 움직이고, 내 결과로 만들어냅니다.

  • 시키는 일이 아니라 내 것이기에 더 깊이 고민하고, 더 잘해내려 합니다. 스스로 판단하고 주도적으로 움직이며, 그 과정과 결과를 온전히 끌어안습니다.

Worth the Pay | 고객이 기꺼이 돈을 낼 만한가를 스스로 묻습니다.

  • 고객에 집착하고, 제품에 집착합니다. 내가 만드는 것이 고객의 진짜 문제를 해결하는지, 그 질문을 멈추지 않는 것이 우리가 좋은 제품을 만드는 방식입니다.

Tiki-Taka | 탁월한 동료와 함께, 서로가 서로를 더 낫게 만듭니다.

  • 뛰어난 사람들이 모여 서로를 자극하고, 아는 것을 기꺼이 나눕니다. 동료를 존중하고 솔직하게 소통하는 것이 팀 전체의 수준을 끌어올립니다.

Last 5% | 차이를 만드는 마지막 5%를 완성합니다.

  • 95%는 누구나 닿습니다. 우리는 거기서 멈추지 않습니다. 끝까지 가보는 집착과 노력이 쌓일 때, 그 5%가 진짜 차이를 만들고 우리의 성공이 됩니다.

일하는 문화

  • "~님" 호칭을 사용해 서로를 존중하며 일하고 있어요.
  • 서로 밝게 인사하며 함께 긍정적인 분위기를 만들어 가고 있어요.
  • 불필요한 회의를 최소화하고, 업무에 집중할 수 있는 환경을 지향해요
  • 어떤 고민이든 리더 혹은 CEO와 언제든 자유롭게 1on1 미팅을 할 수 있어요.

일하는 환경

  • 선택적 근로시간제를 운영하고 있어요. 코어타임 외 시간은 자유롭게 출퇴근 가능해요.
  • 점심시간은 70분으로 여유롭게 식사와 휴식을 즐기실 수 있어요.
  • 연차, 반차 등의 휴가는 구성원의 자율과 책임을 기반으로 운영하고 있어요.
  • 사내 휴식 공간에 다양한 음료와 간식을 제공해 드리고 있어요.

혜택 및 복지

  • 장기근속자를 위한 리프레시 휴가를 제공해요. (2년 이상 5일 / 5년 이상 10일 / 10년 이상 30일)
  • 생일을 맞이한 플라이퍼에게 케이크와 조기 퇴근(오후 3시 퇴근)을 지원해요.
  • 가족들과 함께 풍성한 날을 위한 명절 선물을 제공해 드려요.
  • 플라이퍼를 위한 특별한 종합 건강 검진 프로그램을 지원해 드려요. (건강검진 반차 별도 제공)
  • 플라이퍼의 추천으로 인재가 합류하면 인센티브 100만원을 지급해요. (수습기간 이후)
  • 국내 및 해외 특허출원/등록 시 보상금(50만원)을 지원해 드려요.
  • 늦은 시간까지 근무하게 될 경우 야근 식비 및 야근 교통비를 지원해 드려요.

PLAiF, 더 알아보기

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