딥러닝과 강화학습을 산업용 로봇 및 협동로봇에 적용하고 있는 스타트업입니다.

인공지능이 마침내 적용되어야 할 곳은 로봇이지만 아직 세계적으로 이루어낸 곳이 없고

국내에서는 도전하고 있는 기업도 없습니다.

플라잎은 여기에 도전하고 있습니다.

인공지능을 연구하고 싶고, 또 실제에 적용하고 싶다면 플라잎에서 하실 수 있습니다.

플라잎은 퓨처플레이와 만도로부터 투자를 받았고 올해 말 100억원의 투자유치를 목표로 하고 있습니다.

엔지니어가 꿈꾸는 직장을 같이 만들고, 하고 싶은 일을 할 수 있게 하는 회사를 만들고 있습니다.

세상을 같이 변화시킬 딥러닝 VISION 엔지니어와 강화학습엔지니어를 모시고 싶습니다.

관심있으신 분은 갠톡이나 메일로 무엇이든 편히 물어보세요~~ 

카톡 :   alwaysluck

이메일:  plaif@plaif.com

더 궁금하신 내용은 담당자에게 문의주시면 친절히 안내해드리겠습니다.

함께 이야기 나눌 수 있는 기회가 있기를 기대하겠습니다.

투자사

만도 : https://www.mando.com/m/

퓨처플레이 : https://futureplay.co

회사의 전반적인 내용 : https://www.youtube.com/watch?v=T8BtBuZzueI&t=4s

플라잎의 기술 동영상 : https://www.youtube.com/channel/UCtMXXeBLpwMSVPxWraUY8Ow

- Deep Learning -

업무내용

• 물체 인식, 물체 자세 인식(Object Pose Estimation, 6D Pose Estimation) 연구개발

• Semi- , UnSupervised Learning 연구개발

• Deep Learning Network 최적화

• 산업용 혹은 협업 로봇에 적용

자격요건

• C/C++, Python 활용이 가능하신 분

• Machine Learning 및 알고리즘의 배경 지식

• Tensorflow 혹은 Pytorch 등 딥러닝 프레임워크 사용 경험

• Computer vision 프로젝트 혹은 연구 경험

우대사항

• 해당 분야 석사/박사 학위 혹은 3년 이상의 경력을 갖춘 분

• 3D Data를 다루는 프로젝트 혹은 연구 경험이 있으신 분

• 로봇에 대한 전반적인 배경 지식이 있으신 분

• ROS(Robot operating system) 활용 경험이 있으신 분

• CUDA 언어 및 Tensor RT 관련 능력

- Reinforcement Learning -

업무내용

• 강화학습을 통한 Robot behavior Optimization(path planing, grasping등) 연구 개발

• Sequence Deep Learning을 통한 Conveyor tracking 연구 개발

• ROS(Robot Operation System) Driver 개발

• 강화학습 Training Simulation 개발

자격요건

• C/C++, Python 활용 가능

• Machine Learning 및 알고리즘의 배경지식

• Tensorflow 혹은 Pytorch 등 Deep Learning Library 사용 경험

• 물리 엔진 기반의 시뮬레이션을 통한 강화학습 프로젝트 경험자(PPO,SAC등 강화학습 알고리즘 이해 및 구현 경험자)

• ROS(Robot Operation System) 활용 가능

우대사항

• 해당 분야 석사/박사 학위 혹은 3년 이상의 경력을 갖춘 분

• Robotics관련 project 경험(산업용, 협동 로봇)이 있으신 분

• ROS2(Robot Operation System) 활용 경험이 있으신 분

• 머신러닝 프로젝트를 위한 실물 공정 시뮬레이터 개발 경험 갖춘 분

- 전형절차 및 기타사항 -

근무지 : 경기도 성남시 분당구 삼평동 유스페이스1 B동 901호

• 선발 절차

• 1단계 : 서류 전형

• 2단계 : 기술 면접

• 3단계 : 플라잎팀 전체 면접 

• 4단계 : 처우 협의

절차는 상황에 따라 변동될 수 있습니다

서류접수 및 문의 사항 plaif@plaif.com