로보틱스·Physical AI 엔지니어

함께할 업무

고객의 작업을 팀과 함께 작동하는 로봇 시제품으로 구현합니다. 센서 입력부터 인식과 계획, 동작 명령, 실제 결과까지 살펴봅니다. 작동 범위를 정의하고 실패 원인을 분석하며 설계를 개선합니다.

실무 경력은 필수가 아닙니다. 웹 애플리케이션을 직접 구현하고 디버깅할 수 있다면 로보틱스나 하드웨어 경험이 없어도 환영합니다. 직접 만든 결과물과 코드의 동작 원리를 설명하고, 실제 기기를 다루는 기술까지 배워 나갈 분을 찾습니다.

이런 역량과 태도를 봅니다

• 직접 구현하고 개선하는 힘: 작동하는 애플리케이션이나 기기를 만들고, 설계 이유를 설명하며, 문제를 찾아 고칠 수 있어야 합니다. 개인 프로젝트, 학습 프로젝트, 오픈소스 기여도 평가합니다.
• 웹 애플리케이션 개발 역량: 웹 개발이 강점이라면 프런트엔드, API, 백엔드나 데이터 저장소를 연결한 결과물을 보여주세요. 상태 관리, 데이터 흐름, 오류 처리, 테스트, 본인이 작성한 코드를 설명할 수 있어야 합니다. React/TypeScript, Node.js, Python 등 사용 기술은 제한하지 않습니다.
• 직접 해 보며 배우는 습관: Git으로 코드를 관리하고 문서를 읽으며 로그와 재현 가능한 테스트로 문제를 분석합니다. 웹 애플리케이션 개발 역량이 탄탄하다면 ROS 2, C/C++, 전자회로 경험이 없어도 지원할 수 있습니다.
• 기기를 신중하게 다루는 태도: 장비의 한계를 배우고 전원을 넣거나 움직이기 전에 팀과 시험 절차를 확인합니다. 잘 모르는 작업은 주변에 도움을 구하며 진행합니다.

강점을 살리고 배워 나갈 분야

웹 애플리케이션 개발이나 기존 하드웨어·로보틱스 전문 분야에서 출발할 수 있습니다. 최근 기술 아티클에서 다룬 내용을 바탕으로 팀과 함께 배워 나갈 기술을 구체적으로 소개합니다. 지원 전에 모든 기술을 익힐 필요는 없습니다.

• 웹 애플리케이션·로봇 통신: 조작 화면, 기기 API, 측정 데이터를 확인하는 대시보드를 개발합니다. USB/UART, 스마트 서보 버스, CAN/CAN-FD로 명령과 측정값이 전달되는 경로를 살펴보고, 가까운 센서를 연결하는 SPI·I²C와 역할을 구분합니다.
• 기구·구동계: CAD와 조립 도면을 읽고 자유도(DOF), 가반하중, 도달 범위, 토크·속도 한계를 작업에 맞춰 검토합니다. 스테퍼 모터와 브러시리스 모터(BLDC/PMSM), 감속기, 벨트·케이블 구동을 비교하고 백래시, 엔코더 위치, 관절 캘리브레이션을 확인합니다.
• 전자회로·전원: 데이터시트와 회로도에서 전압과 핀 배치를 확인하고 GPIO 신호와 모터 전력 회로를 구분합니다. PWM 신호, H 브리지, 자속 기준 제어(FOC) 등 모터 종류에 따른 구동 방식을 배웁니다. DC/DC 변환, 전류 제한, 감속할 때 전원 쪽으로 돌아오는 회생 에너지도 다룹니다.
• 임베디드 펌웨어·실시간 제어: Pico 2, ESP32, STM32 등의 마이크로컨트롤러를 C/C++로 다룹니다. FreeRTOS나 Zephyr의 태스크 스케줄링, 인터럽트 서비스 루틴(ISR), 큐, 세마포어, 뮤텍스, 우선순위 역전을 배웁니다. 제어 루프의 지연과 편차인 지터를 측정하고 Linux PREEMPT_RT와 마이크로컨트롤러의 로컬 제어 역할을 이해합니다.
• 로보틱스 소프트웨어·시뮬레이션·학습: ROS 2/DDS 통신, 좌표계, 역기구학을 로봇 동작과 연결합니다. FORTE 로봇팔 실험에서는 물리 시뮬레이션에 MuJoCo, 학습 환경에 Gymnasium, 시연 데이터로 동작을 학습하는 행동 모방(Behavioral Cloning)에 PyTorch를 사용합니다. 기록된 궤적을 평가하고 시뮬레이션과 실제 기기의 차이인 sim-to-real 문제를 조사합니다.
• 기기·동작 명령 보안: MQTT의 기기·토픽별 권한과 ROS 2의 DDS-Security를 이해합니다. 보안 부팅, 서명된 OTA 펌웨어 업데이트, 복구 절차를 배웁니다. 명령 만료와 재전송 공격 방지를 확인하고 AI가 생성한 계획을 실행 전에 검증합니다.

있으면 좋은 경험

• 오실로스코프나 로직 애널라이저 사용, PCB 설계, 납땜, 유지보수를 고려한 와이어 하네스 제작.
• 엔코더 데이터를 활용한 PID 제어 조정, 또는 부하가 걸린 상태에서 센서 입력부터 구동까지의 지연 측정.
• 카메라 캘리브레이션이나 재현 가능한 로그·데이터셋·시험 조건을 이용한 sim-to-real 문제 분석.
• 통신 버스 오류, 전압 강하, 모터 과열의 원인 조사와 실제 기기에서의 복구 확인.

지원할 때 보여주세요

웹 앱, GitHub 저장소, 데모, 로봇 프로젝트 또는 짧은 기술 설명을 보내주세요. 직접 만든 부분, 해결한 문제 한 가지, 결과를 확인한 방법을 설명해 주세요. 작동하는 웹 애플리케이션도 좋은 지원 자료입니다. 로봇 포트폴리오나 이전 직장 경력은 필수가 아닙니다. 작업을 설명하는 데 도움이 된다면 사진·영상·CAD도 첨부해 주세요.

최근 기술 아티클

시제품 개발과 관련 기술 조사를 소개합니다. 글에서 다루는 모든 기술이 고객 시스템에 적용되어 있다는 뜻은 아닙니다.

• Physical AI 하드웨어: 모터, 액추에이터, 검증
• 로봇 전자회로, 컨트롤러와 전원
• 로보틱스 RTOS: 스케줄링, 인터럽트와 제어
• Physical AI 보안: 장치, 명령과 복구
• FORTE 로봇팔 개발: MuJoCo, 행동 모방, 하드웨어