Robot Data Operations Engineer

기대하는 역할입니다 (업무내용)

플라잎은 제조 현장의 다양한 작업을 수행하는 Physical AI 양팔로봇을 개발하고 있습니다. 모방학습·강화학습·VLA 등의 학습 방식을 효과적으로 활용하기 위해서는 현장에서 안정적으로 작동하는 데이터 수집 체계가 필수적입니다.

Robot Data Operations Engineer는 실물 양팔로봇 기반 데이터 수집 센터를 설계하고 운영하는 역할입니다. 대규모 시연 데이터 수집과 정밀 작업 단위의 시연·개입 데이터 수집을 병행하며, 데이터 수집의 전 사이클을 책임집니다. 수집 대상과 절차, 품질 기준을 정의하고, 다수의 인력이 일관된 품질로 데이터를 반복 생산할 수 있는 운영 체계를 구축합니다.

1. 모방학습·강화학습·VLA 학습 목표에 맞춘 작업 분류 체계, 수집 시나리오, 반복 조건, 성공/실패 기준 정의
2. 사내 데이터 표준 포맷 및 메타데이터 스키마 정의 (LeRobot, RLDS 등 외부 표준 정합성 포함)
3. 양팔로봇 10대 규모 수집 센터 셋업과 운영, 시연 프로토콜·작업 가이드·품질 기준 작성 및 QC 체계 운영
4. 멀티 센서 동기화, 스토리지 아키텍처, 자동 품질 검증 파이프라인 설계
5. 학습팀과의 데이터 요구사항 정의 및 데이터 측 원인 진단 협업

이런 경험을 가진 분을 찾습니다 (자격요건)

1. 멀티 센서·멀티 모달 데이터 수집 체계를 직접 설계·운영해본 경험 (자율주행, 로보틱스, 의료 AI 등 도메인 무관)
2. 사람이 반복적으로 데이터를 수집할 수 있도록 작업 절차·가이드·품질 기준을 정의하고 운영해본 경험
3. 데이터 포맷·메타데이터·라벨 체계를 문서화하고 표준으로 정착시켜본 경험
4. 데이터 수집부터 학습 활용까지 이어지는 파이프라인을 구축 및 운영해본 경험
5. 연구자, 엔지니어, 운영 인력 사이에서 요구사항을 조율하고 운영 체계로 구체화할 수 있는 커뮤니케이션 역량

1. UMI, Master Arm, SpaceMouse 등 시연 장비를 활용해 로봇 학습 데이터를 직접 수집해 본 경험
2. LeRobot Dataset, RLDS, HuggingFace Dataset 등 로봇 학습 표준 포맷 운영 경험
3. 수 TB 이상 규모의 데이터 스토리지·파이프라인 설계 또는 운영 경험
4. DVC·LakeFS·MLflow·W&B, Docker·CI/CD 등 데이터·파이프라인 자동화 도구 운영 경험
5. 멀티 카메라·센서 동기화 경험 (PTP, Hardware Trigger, Timestamp Alignment 등)

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

1. 전형 단계는 상황에 따라 일부 조정될 수 있습니다.
2. 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.

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