포지션 소개

디스펙터는 Physical AI 기술 기반으로 다양한 환경과 모바일 로봇에 바로 적용 가능한 ‘인지, 판단, 허가, 실행, 회고’ 전 주기 통합 플랫폼을 만들고 있습니다.

이를 통해 로봇이 스스로 길을 찾고, 상황을 판단하며, 여러 대의 로봇이 협업해 사람 대신 위험하고 반복적인 일을 수행하는 세상을 만들고자 합니다.

로봇이 자율적으로 특정 행동을 하도록 훈련하는 것과, 실제 현장에서 로봇이 안전하게 작업을 수행하도록 운영하는 것은 전혀 다른 문제입니다.

디스펙터는 바로 그 어려운 문제를 현장 중심으로 집요하게 파고드는 팀입니다.

빠르게 성장하는 딥테크 스타트업에서 기술의 깊이와 사업의 현실을 동시에 경험하고 싶다면, 저희에게 연락 주세요.

주요 업무

MAPF 및 다중 로봇 계획 알고리즘 개발

• MAPF(Multi-Agent Path Finding), multi-robot scheduling, task allocation 알고리즘을 개발합니다.

• 다중 로봇 환경에서 충돌 없이 효율적으로 작업을 수행할 수 있는 계획 및 의사결정 로직을 설계합니다.

• 실제 운영 환경의 제약 조건을 반영해 알고리즘을 개선합니다.

제약 조건 모델링 및 최적화

• 충전, 우선순위, 구역, 시간창 등 현장 운영 제약 조건을 모델링합니다.

• 제약 조건 기반으로 작업 배정, 경로 계획, 스케줄링을 최적화합니다.

• 운영 효율성과 안정성을 높이기 위한 알고리즘 성능 개선을 수행합니다.

Decision Engine 라이브러리 및 API 제공

• 플랫폼팀(FMS)에서 호출 가능한 Decision Engine 라이브러리 또는 API를 제공합니다.

• FMS와 안정적으로 연동될 수 있도록 인터페이스 계약을 정의합니다.

• 알고리즘 결과가 실제 제품 기능으로 연결될 수 있도록 API 명세, 테스트 케이스, 성능 기준을 정리합니다.

자격 요건

• 학사 이상이신 분

• 최적화, 탐색, 계획 분야 실무 경험 5년 이상이신 분

• OR, CS, Robotics 관련 문제를 실제 제품 또는 프로젝트에서 다뤄본 경험이 있으신 분

• MAPF, 스케줄링, 할당 중 1개 이상을 프로덕션 수준으로 구현하거나 검증한 경험이 있으신 분

• 벤치마크, 시뮬레이션, 리플레이 기반 성능 평가를 설계할 수 있는 분

• 알고리즘 성능과 실제 운영 KPI를 연결해 해석할 수 있는 분

우대 사항

• MILP, CP-SAT, heuristic search, MCTS 등 최적화 및 탐색 기법 적용 경험이 있으신 분

• 완료시간, 충돌 및 대기시간, 충전 효율 등 다로봇 운영 KPI 기반 설계 경험이 있으신 분

• 시뮬레이터 기반 대규모 실험 또는 A/B 테스트 경험이 있으신 분

• 다중 로봇 운영, 자율주행, 로봇 관제 시스템 관련 개발 경험이 있으신 분

혜택 및 복지

• 근무지: 경기도 성남시 KT판교빌딩

• 사내 카페테리아 및 피트니스 센터 무료 이용

• 8시부터 10시 사이 선택적 출근 가능

• 매년 성과에 따른 연구수당 또는 인센티브 지급

• 퇴직급여제도 시행 중
  매년 연봉의 1/12을 금융기관에 적립

• 명절(설, 추석) 상품권 지급

• 본인 생일 반차 휴가

채용 전형

디스펙터는 지원자 한 분 한 분의 역량과 가능성을 소중히 검토합니다.

서류 전형 → 1차 면접(실무진) → 2차 면접(경영진) → 최종 합격

각 전형 결과는 합격 여부와 관계없이 개별적으로 안내해 드립니다.

1. 서류 전형

• 제출해 주신 이력서와 포트폴리오를 바탕으로 직무 적합성을 검토합니다.

2. 1차 면접(실무진)

• 해당 직무의 실무 전문가들과 함께 구체적인 직무 역량 및 기술적 경험에 대해 심도 있는 대화를 나눕니다.

3. 2차 면접(경영진)

• 디스펙터의 비전과 가치관에 부합하는지, 조직 문화에 잘 녹아들 수 있는지 종합적으로 확인합니다.

4. 최종 합격

• 처우 협의 및 입사일 조율 후 디스펙터의 일원으로 합류하게 됩니다.