제논에서 Physical AI Engineer를 채용합니다. Embodied AI 및 VLA 모델 연구와 로봇 제어 파이프라인 구축을 담당합니다. Python과 딥러닝 프레임워크 활용 능력이 필수이며, 로보틱스나 강화학습 분야의 경험자를 우대합니다. 물리적 환경에서 AI를 구현하는 혁신적인 프로젝트에 참여할 기회입니다.
[회사소개] 생성 AI(Gen AI)로 기업의 혁신을 켜는(On) 제논
제논은 생성형 AI 기반의 B2B 솔루션을 제공하는 인공지능(AI) 전문 기업입니다.
국내 최초의 AI 전문 컨설팅펌으로 출발한 제논은 비즈니스와 AI, IT에 대한 전문 지식과 다양한 산업 적용 경험을 바탕으로 AI 전략 수립부터 모델 개발, 시스템 구축까지 전 과정을 아우르는 통합 서비스를 제공합니다.
제논의 핵심 경쟁력은 지난 8년 동안 200여개 이상의 다양한 AI 프로젝트를 수행하며 확보한 여러 AI 분야에 기술 역량과 전 산업 영역에 걸쳐진 고객사들의 문제를 해결했던 경험과 노하우에서 기반합니다. 기업 고객이 현장에서 더욱 고도화된 업무 혁신을 실현할 수 있도록 LLM과 생성형 AI에 기반을 둔 인공지능 솔루션올 통해 End-to-End 인공지능 프로페셔널 서비스를 선보이고 있습니다.
제논은 생성형 AI 기술의 연구·개발 역량과 AI 전략 컨설팅 전문성을 바탕으로, 다양한 기업 고객의 니즈에 최적화된 솔루션을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 특히 AI 모델 개발부터 데이터 분석, 업무 자동화, 에이전트 설계에 이르기까지 AI 서비스 구현과 적용에 필요한 모든 단계에 걸친 통합형 서비스를 제공하며, 실제 사용자 환경에서 바로 적용 가능한 형태로 높은 완성도의 결과물을 창출합니다.
[ 채용 포지션 소개 ] 차세대 Physical AI 솔루션 엔지니어
제논은 디지털 공간을 넘어 물리 공간으로 AI의 영역을 확장하고자 합니다. 생성형 AI 기술과 로봇·자율 시스템을 결합하여 현실 세계에서 직접 작동하는 차세대 Physical AI 솔루션을 만들어 갈 동료를 찾습니다.
피지컬 AI 엔지니어는 제논의 R&D 영역인 Embodied AI(임바디드 AI) 분야에서 로봇 매니퓰레이션, Vision-Language-Action(VLA) 모델, 강화학습 기반 Sim2Real, 그리고 자율주행/Perception 기술을 연구·개발하는 역할입니다. 디지털 에이전트가 실제 물리 환경에서 인식하고 판단하며 행동할 수 있도록, 모델 학습부터 실기 배포까지 전 과정을 함께합니다.
• Vision-Language-Action(VLA) 모델 및 임바디드 Foundation Model의 학습·파인튜닝 및 평가
• 로봇 매니퓰레이션(Pick & Place, Assembly, Tool-use 등) 정책 학습 및 실기 검증
• 강화학습(RL) 기반 정책 학습 파이프라인 구축 및 Sim2Real Transfer 실험
• Isaac Sim, MuJoCo 등 시뮬레이션 환경에서 데이터 수집·합성·도메인 랜덤화 수행
• 카메라·LiDAR·IMU 등 다양한 센서 데이터를 활용한 Perception 모듈 개발 (Object Detection, Segmentation, 6D Pose Estimation, SLAM 등)
• 자율주행/휴머노이드 로봇의 인지-판단-제어 파이프라인 프로토타이핑
• 실세계 데이터 수집·라벨링 파이프라인 설계 및 데이터셋 구축
• 최신 Physical AI / Embodied AI 관련 논문 리뷰 및 사내 기술 공유
• 학사 이상 (컴퓨터공학, 전기전자, 기계공학, 로보틱스, 수학·통계, AI 관련 전공 우대 / 전공 무관 지원 가능)
• Python 기반 개발 경험 및 PyTorch 또는 JAX 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험
• 다음 영역 중 하나 이상에 대한 학습·프로젝트·논문·인턴 경험 보유 - 로보틱스 / 매니퓰레이션 (ROS/ROS2, MoveIt, 로봇 팔·그리퍼 제어 등) - VLA / 임바디드 AI / Foundation Model (RT-2, OpenVLA, π0, Octo 등 관련 연구 이해) - 강화학습 / Sim2Real (PPO·SAC 등 알고리즘, Isaac Lab·MuJoCo 등 시뮬레이터) - 컴퓨터비전·Perception·SLAM 또는 자율주행 인지 모듈
• 새로운 기술을 빠르게 학습하고, 실험을 직접 설계·실행해 결론을 도출할 수 있는 능력
• AI 도구를 적극적으로 활용해 본인의 생산성을 끌어올리는 작업 방식에 익숙한 분
• 동료와의 협업과 커뮤니케이션에 적극적인 분
• 로봇 매니퓰레이터(UR, Franka, xArm 등) 또는 휴머노이드 로봇 실기 운용 경험
• Diffusion Policy, ACT, Behavior Cloning, Imitation Learning 등 정책 학습 알고리즘 구현 경험
• NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab, MuJoCo, Gazebo, PyBullet 등 시뮬레이터를 활용한 학습 파이프라인 구축 경험
• Open X-Embodiment, RT-X, LeRobot 등 공개 데이터셋·프레임워크 활용 경험
• LLM·VLM(Vision-Language Model) 파인튜닝 및 프롬프트 설계 경험
• 자율주행 인지(BEV, Occupancy, 3D Object Detection) 또는 SLAM 관련 실무·연구 경험
• CUDA·분산학습(DDP, DeepSpeed 등) 또는 모델 경량화·온디바이스 추론 최적화 경험
• 국내외 Top Tier 컨퍼런스(NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, CoRL, ICRA, IROS, RSS 등) 논문 게재 또는 워크숍 발표 경험
• 관련 분야 대회 입상 경험 (RoboCup, ICRA Grasping & Manipulation,
Habitat Challenge, CARLA Challenge, NeurIPS Real Robot Challenge,
K-휴머노이드 챌린지 등)
※ 우대사항은 필수 요건이 아닙니다.
[일에 집중할 수 있는 환경을 갖추었습니다]
• 중식비 지원
• (피치 못할 야근 시) 야근 택시비 및 석식 지원
• 쾌적하고 현대적인 공유 오피스 환경
• 넉넉한 간식 비치
• 장기 근속 포상(3/6/9년): 리프레시 휴가 및 휴가비 지원
[제논은 직원 개개인의 성장에 아낌없이 지원합니다]
• 외부 강의 수강 (온, 오프라인)
• 업무 관련 도서 구입 지원
• 업무 관련 자격증 응시료 지원
[직원의 건강한 삶을 위한 복지를 고민합니다]
채용시 마감
서류 전형 〉 1차 면접 〉 2차 면접 〉 최종 합격
010-2916-1090 ㅣ juyoung.hyun@genon.ai
