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Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 11, 2026. First seen by Alion on Nov 3, 2026. Riibotics scores C on the Alion truth index.

Overview
Company
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Riibotics is a robotics team that researches and develops autonomous driving and autonomous work technology for industrial mobile robots. Its product targets brownfield warehouses, and it hires robot perception, SLAM, embedded control and hardware engineers as well as interns. The company is based in South Korea.
Backed by Mashup Ventures

Multi-Agent Path Finding Engineer (MAPF)(경력)

리보틱스의 핵심 멤버가 되어 주세요

최고의 성능, 극강의 강건성, 그리고 안정성을 모두 갖춘 로봇 시스템을 함께 만들어갈 엔지니어를 모십니다.

MAPF Engineer는 수십~수백 대의 로봇이 좁은 공간을 동시에 누비는 현장에서, 각 로봇이 어떤 길로, 어떤 순서로 이동해야 서로 충돌하거나 막히지 않고 가장 효율적으로 움직일 수 있는지를 계산합니다. 개별 로봇의 주행 제어나 행동 판단을 넘어, 현장 전체 로봇의 흐름을 설계하고 시뮬레이션부터 실제 현장까지 그 성능을 극대화할 엔지니어를 기다립니다.

미션 완수를 향한 여정은 아래와 같아요(주요 업무)

  • MAPF 알고리즘 설계 및 구현: 다수 로봇이 동시에 이동하는 환경에서 충돌 없는 최적 경로를 계산하는 Multi-Agent Path Finding 알고리즘을 설계·구현하고, 작업이 연속적으로 유입되는 Lifelong MAPF 환경에 맞게 최적화합니다.
  • 멀티 로봇 트래픽 제어: 교차로, 협로, 단방향 구간 등에서 경로·우선순위·구역 점유(Reservation)를 고려한 트래픽 제어 로직을 설계하고 구현합니다.
  • 충돌·교착·병목 방지: 로봇 간 경로 충돌, 교착 상태(Deadlock), 병목 구간을 사전에 예방하고, 발생 시 신속하게 해소하는 안전하고 강건한 계획 로직을 개발합니다.
  • 동적 재계획: 로봇이 보고하는 지연, 정지, 경로 차단 정보와 신규 작업 투입 등 현장 상황 변화를 반영해, 전체 로봇의 이동 계획을 실시간으로 유지·재조정하는 구조를 설계합니다.
  • AI·데이터 기반 트래픽 최적화: 실시간 로봇 상태 및 운영 데이터를 활용해 이동 예측, 혼잡 완화, 처리량 향상을 위한 최적화 로직을 개발합니다.
  • 시뮬레이션 및 실환경 검증: 대규모 시뮬레이션과 실제 로봇 환경에서 알고리즘 성능을 검증하고 지속적으로 튜닝합니다.
  • 운영 지원: 현장에 적용된 트래픽 제어 시스템의 이슈를 분석하고 안정성과 효율을 개선합니다.

이런 분과 잘 맞아요(자격 요건)

  • 경력: 멀티 로봇, AMR/AGV 또는 다중 에이전트 환경에서 MAPF, 다중 로봇 경로 계획, 트래픽 제어 관련 실무 경험 3년 이상
  • 학력: 컴퓨터공학, 로보틱스, 전자공학, 산업공학 등 관련 학과 학사 이상
  • 언어: C++(필수), Python(경험)
  • 기본 지식: 자료구조, 알고리즘 설계, 그래프 기반 경로 탐색(A*, Dijkstra 등) 및 탐색 기반 계획 기법에 대한 탄탄한 이해
  • MAPF 이해: CBS, PBS, PIBT 등 대표적인 MAPF 알고리즘에 대한 이해 및 구현 경험
  • 수학적 이해: 그래프 이론, 조합 최적화, 상태 공간 탐색에 대한 이해

아래 경험이 있다면 더 좋아요(우대 사항)

  • 대규모 MAPF: 수백 대 이상 규모의 MAPF 또는 Lifelong MAPF 문제를 다뤄본 경험
  • 실환경 적용: AMR/AGV 등 대규모 멀티 로봇 트래픽 제어 시스템의 현장 적용 경험
  • 실행 지연 대응: 로봇의 지연·불확실성을 고려한 MAPF 계획 실행(Action Dependency Graph 등) 경험, 로봇의 회전·가감속 시간을 반영한 MAPF 경험
  • AI 기반 개발: 강화학습·머신러닝 기반 MAPF, 이동 예측, 혼잡도 예측 모델 개발 경험
  • 최적화 라이브러리: OR-Tools, Gurobi, CPLEX 등을 활용한 경로 계획·트래픽 제어 경험
  • 고성능 계획 시스템: 대규모 로봇 환경에서 저지연으로 동작하는 실시간 계획 시스템 개발 경험
  • 관제 연동 이해: VDA5050 등 관제 프로토콜의 경로(Node/Edge) 구조에 대한 이해
  • 연구 실적: ICAPS, AAAI, IJCAI, ICRA, IROS 등 관련 학회 논문 또는 MAPF 대회 참여 경험
  • 관련 전공 석사 이상: 로보틱스, 컴퓨터공학, 산업공학 등 관련 전공 석사 이상

리보틱스와의 만남을 기대해 보아요!(근무 형태 및 지원절차)

  • 근무형태: 정규직
  • 근무시간: 오전 9시~ 오후 6시(*출근시간 조율 가능)
  • 채용 절차: 서류전형 > 코딩테스트(개발직군) > 1차 인터뷰> 2차 인터뷰 > 레퍼런스 체크(필요시) > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사

※ 진행 상황에 따라 전형이 변동 될 수 있음

우리는 여기에 모여요(근무지)

  • 메인 근무지: 시흥 연구소 혹은 서울 오피스 중 선택 가능
  • ※ 시흥 연구소: 경기 시흥시 배곧2로 82 서울대학교 시흥캠퍼스미래모빌리티연구동
  • ※ 서울 오피스: 서울특별시 강남구 테헤란로 217 오렌지플래닛 2층

이제 리보틱스와 연결하러 가볼까요?(지원 방법)

  • 제출서류: 이력서(필수) 포트폴리오(선택) * 포트폴리오의 경우, 프로젝트/Github 등 포함 시 우대
  • 서류 검토 후 합격자에 한하여 인터뷰 진행
  • 지원 및 문의: [email protected]
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