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지원 전 30초 체크
근무지, 경력, 학력, 비자, 근무형태, 급여처럼 지원 전에 필요한 조건부터 확인합니다.
모집 중13
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주요 채용 지역씨메스로보틱스 주식회사 | 대한민국 서울특별시 강남구 도산대로 318 | 7층 1,2호 8층 1,2호
마지막 확인2026년 10월 6일
HIRING TELEMETRY · CURRENT OBSERVATION
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01현재 채용
13모집 중 공고
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NEW · 7D+1
현재 시점의 공고 수입니다. 이 숫자만으로 채용 확대·축소나 회사 성장 상태를 판단하지 않습니다.
02분석 범위
막대는 현재 공고 중 분석이 완료된 비율입니다. 회사·직무·후보자의 품질 점수가 아닙니다.
03관찰 기간
19D관찰 경과
모니터링 시작2026년 9월 16일
마지막 확인2026년 10월 6일
비교 가능한 과거 추세아직 없음
현재 NEW · 7D 공고 1건 · 최근 2026년 10월 2일
확인됨 / 미확인 / NEW · 7D 읽는 법
확인됨은 현재 공고에서 직접 확인한 내용입니다. 미확인은 아직 공고에서 확인되지 않았다는 뜻입니다. NEW · 7D는 반석이 최근 7일 안에 처음 확인한 공고입니다.
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현재 확인할 수 있는 채용공고
UnknownPhysical AI SW Field Engineer(계약직)씨메스로보틱스 주식회사 | 대한민국 서울특별시 강남구 도산대로 318 | 7층 1,2호 8층 1,2호
공식 지원 ↗Unknown[아산] OS & CS 엔지니어씨메스로보틱스 주식회사(아산지사) | 충청남도 아산시 음봉면 연암율금로295번길 54-1
공식 지원 ↗UnknownBackend (Python) 개발자씨메스로보틱스 주식회사 | 대한민국 서울특별시 강남구 도산대로 318 | 7층 1,2호 8층 1,2호
공식 지원 ↗Systems[아산] 로봇 자동화 시스템 엔지니어씨메스로보틱스 주식회사(아산지사) | 충청남도 아산시 음봉면 연암율금로295번길 54-1
공식 지원 ↗PlatformPhysical AI 플랫폼 개발씨메스로보틱스 주식회사 | 대한민국 서울특별시 강남구 도산대로 318 | 7층 1,2호 8층 1,2호
공식 지원 ↗Field IntegrationVision Field Application Engineer씨메스로보틱스 주식회사 | 대한민국 서울특별시 강남구 도산대로 318 | 7층 1,2호 8층 1,2호
공식 지원 ↗Mechanical기구 설계 및 개발씨메스로보틱스 주식회사 | 대한민국 서울특별시 강남구 도산대로 318 | 7층 1,2호 8층 1,2호
공식 지원 ↗Software Engineering로보틱스 SW 엔지니어씨메스로보틱스 주식회사 | 대한민국 서울특별시 강남구 도산대로 318 | 7층 1,2호 8층 1,2호
공식 지원 ↗반복 업무 경험
공고에서 반복되는 업무 경험
현재 공고에서 반복해서 요구하거나 언급하는 경험을 보여줍니다.
BANSEOG OUTLOOK
한 번 어렵게 자동화한 작업이 다음 고객에서는 얼마나 덜 어려워질 수 있을까
CMES Robotics의 장기 기술축은 특정 robot product 하나보다 Physical Reality → Perception → Planning → Robot Action으로 이어지는 intelligence chain에 있습니다. Banseog는 다음 인재 문제를 더 어려운 작업을 하나 더 자동화하는 것보다 한 현장에서 어렵게 얻은 intelligence와 validation이 다음 deployment를 얼마나 빠르고 싸고 안정적으로 만드는가로 봅니다. 아래 내용은 현재 VERIFIED 채용 FACT와 분리된 미래 인재·조직 해석입니다.
Perception model만 잘 만드는 사람보다 불확실한 perception 결과를 실제 robot action까지 안정적으로 닫을 수 있는 capability의 가치가 커질 수 있습니다.
Edge case → root cause → generalized intelligence → common module → reusable validation → next deployment로 이어지는 속도가 product leverage를 좌우할 수 있습니다.
장기 moat는 application 숫자보다 10번째 유사 deployment가 1번째보다 실제로 더 빠르고 싸고 안정적인지에서 드러날 수 있습니다.
RISING CAPABILITIES
Physical Intelligence ArchitectureGeneralization / Platform ArchitectureManipulation / Motion PlanningValidation Reuse / ReliabilityField-to-Product Learning
TALENT MARKETS TO WATCH
Computer Vision / 3D PerceptionRobotics / ManipulationSemiconductor / Display EquipmentFactory AutomationLogistics Automation
Banseog Outlook은 현재 VERIFIED 채용 FACT와 분리된 미래 기업·인재구조 해석입니다. 특정 채용공고, 채용인원, 사업성과 또는 미래 실적을 예측하지 않습니다. · 2026-09-29
FUTURE TALENT SHIFT
직무의 중심은 어디로 이동할 수 있을까
고객별 application 구현과 현장대응에서 끝나는지, 아니면 perception·planning·validation을 다음 고객이 재사용할 common product asset으로 바꾸는지 봅니다.
인식 성능 개선→perception → physical-action architecture
한 application motion 구현→reusable manipulation / planning module
현장 문제 해결→field evidence → common product asset
프로젝트별 시험→reusable edge-case / regression system
기능 개발→common core / vertical module / adapter architecture
고객 요구 구현→reuse boundary / productization governance
CAREER LENS
로봇업계 밖의 경력도 CMES와 연결될 수 있을까
특정 robot brand 경험보다 센서로 불확실한 현실을 읽고 실제 장비 동작까지 연결한 뒤 반복 가능하게 검증한 경험을 봅니다.
앞으로 가치가 커질 수 있는 경험
✓
2D/3D camera·point cloud·pose estimation 경험
✓
perception output을 robot control과 연결한 경험
✓
grasp·motion planning·collision avoidance 경험
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실제 장비에서 vision·robot·gripper 문제를 함께 디버깅한 경험
✓
조명·반사·SKU·object variation을 다룬 경험
✓
field failure를 RCA → model / software / tooling change까지 닫은 경험
✓
reusable test scenario·regression·validation framework를 만든 경험
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고객별 요구를 common module과 adapter로 분리한 경험
로봇 밖에서 연결되는 인재시장
Machine Vision · Precision Equipment · Motion · Inspection · Field Validation
PLC · Vision · Robot Integration · Safety · Commissioning
Machine Vision · Quality · Process Validation · Robot Automation · Change Control
Picking · Palletizing · WMS/WCS · Throughput · Warehouse Operations
3D Perception · Defect Detection · Pose Estimation · Edge AI
지원 전에 확인할 질문
- 이 역할은 특정 customer application을 개발합니까, common intelligence core까지 다룹니까?
- 고객별 변경 중 어느 부분이 common core / vertical module / adapter에 들어갑니까?
- field failure와 edge case가 model·planning·validation 개선으로 돌아갑니까?
- 이전 deployment의 validation asset을 다음 고객에게 실제로 재사용합니까?
- 비슷한 10번째 deployment는 첫 번째보다 engineering effort가 줄어들고 있습니까?
PLACE × TALENT INTELLIGENCE
각 거점은 CMES의 어떤 Talent 기능을 강화할 수 있을까
주소 목록보다 define → embody → validate → deploy → learn → generalize에서 각 거점이 맡는 기능으로 구분합니다.
산업문제를 machine-executable AI/robotics problem으로 정의하고 기술을 고객가치와 commercial offering으로 바꾸는 중심.
AISolution ArchitectureCustomer Problem DefinitionStrategy
Perception과 planning을 실제 factory cycle·robot motion·physical work로 전환하는 산업현장 축.
Robot IntegrationManufacturingAutomotivePhysical Execution
3D vision·robot action이 정밀한 공정조건과 반복성 요구에서도 안정적으로 작동하는지 검증하는 축.
Advanced ManufacturingProcessQualityReliability
여러 application에서 재사용될 common intelligence architecture와 software leverage를 강화하는 기술축.
AISoftwareArchitectureGlobal Technical Talent
Physical AI가 실제 fulfillment·picking·palletizing 현장에서 throughput과 economics로 증명되는 미국 field.
WarehouseLogisticsCustomer ExperienceROI
Common intelligence를 중국 제조환경·equipment·cost structure에 맞추면서 industrial deployment로 확장하는 거점.
ManufacturingElectronicsSupply ChainLocal Integration
동남아 제조고객으로 확장하면서 지역별 process·service·cost structure에 적응하는 gateway.
ASEAN ManufacturingCustomer AdaptationRegional Expansion
DEFINE → EMBODY → VALIDATE → DEPLOY → LEARN → GENERALIZE → REDEPLOY