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지원 전 체크
지원 전 30초 체크
근무지, 경력, 학력, 비자, 근무형태, 급여처럼 지원 전에 필요한 조건부터 확인합니다.
모집 중5
7일 신규+0
주요 채용 지역미확인
마지막 확인2026년 11월 1일
채용 관측 · 현재
현재 채용을 숫자로 확인합니다
01현재 채용
5모집 중 공고
직접4
인접1
NEW · 7D+0
현재 시점의 공고 수입니다. 이 숫자만으로 채용 확대·축소나 회사 성장 상태를 판단하지 않습니다.
02분석 범위
이 회사 공고는 아직 분석 전입니다. 현재 공고 수와 관찰 시점만 보여 줍니다.
03관찰 기간
54D관찰 경과
모니터링 시작2026년 9월 7일
마지막 확인2026년 11월 1일
비교 가능한 과거 추세아직 없음
현재 7일 신규 공고 0건 확인됨 / 미확인 / 7일 신규 읽는 법
확인됨은 현재 공고에서 직접 확인한 내용입니다. 미확인은 아직 공고에서 확인되지 않았다는 뜻입니다. 7일 신규는 반석이 최근 7일 안에 처음 확인한 공고입니다.
모집 직무
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지금 모집 중인 공고
현재 확인할 수 있는 채용공고
전기·전자Robotics Hardware Engineer국가 미확인
공식 지원 ↗시뮬레이션Simulation Engineer국가 미확인
공식 지원 ↗AI·MLRobot Foundation Model Engineer국가 미확인
공식 지원 ↗소프트웨어Robotics Software Engineer국가 미확인
공식 지원 ↗플랫폼AI Data Infrastructure Engineer국가 미확인
공식 지원 ↗반복 업무 경험
공고에서 반복되는 업무 경험
현재 공고에서 반복해서 요구하거나 언급하는 경험을 보여줍니다.
BANSEOG OUTLOOK
마음AI는 로봇도 콜센터 방식으로 돌립니다
마음AI는 2014년 한국전자통신연구원의 음성인식 기술을 현물로 받아 출발했고, 2016년부터 AI 상담 사업을 해 왔습니다. 2019년에는 AI 고객센터를 수익의 기둥으로 설명했고, 코레일 음성봇은 단순한 문의를 AI가 맡아 상담원이 장애인 승객 지원이나 지연 대응에 집중하게 하는 구조로 소개됩니다. 2026년 8월 대표 인터뷰에서 밝힌 로봇 사업도 같은 모양입니다. 로봇을 파는 대신 2027년부터 서비스로 제공하고, 처음에는 한 사람이 로봇 한 대를 원격 운영하다가 점차 여러 대를 맡는 구조입니다. 2025년 말 남원시와 맺은 경비로봇 공급 계약도 관제 시스템과 한 묶음이었습니다. 반석은 이 회사의 습관을, 기계를 납품하는 데서 멈추지 않고 쉬운 일은 AI가, 어려운 일은 사람이 받도록 나눈 뒤 한 사람이 맡는 범위를 늘려 가는 것으로 읽습니다. 그래서 로봇이 사람에게 일을 넘기는 순간을 설계하는 일을 다음 인재 과제로 봅니다.
입사 전에 확인할 질문
- 로봇이 사람에게 일을 넘기는 기준은 누가 정하고 어떻게 바꾸나요?
- 원격 운영자의 개입 기록은 다음 모델의 학습에 어떻게 쓰이나요?
- 이 역할의 성과는 납품 건수와 운영 지표 중 무엇으로 평가되나요?
회사는 2027년부터 로봇을 서비스로 제공하는 사업을 본격화할 계획이라고 밝혔습니다. 초기에는 사람 한 명이 로봇 한 대를 맡으므로, 원격 운영의 기준과 기록 형식을 정하는 일이 중요해질 수 있습니다.
경비로봇 모듈 나비콤은 여러 제조사의 4족 로봇에 붙이고 하나의 웹 화면에서 관리하도록 소개됩니다. 로봇 종류가 늘어나면 제조사가 달라도 같은 절차로 운영하는 설계가 커질 수 있습니다.
회사는 한 사람이 여러 대를 관리하는 단계를 수익 구조의 핵심으로 설명했습니다. 이때 사람이 꼭 개입해야 하는 상황을 가려내는 기준이 중요해질 수 있습니다. 이는 조건부 발전 단계이며 확정된 일정이나 채용계획이 아닙니다.
중요해질 역량
로봇의 사람 인계 기준 설계원격 운영 절차와 품질 관리운영 기록의 학습 데이터화여러 제조사 로봇의 통합 관제현장 탑재 AI의 경량화
함께 살펴볼 인재시장
로봇 원격 운영·관제상담 센터 운영 설계온디바이스 AI·모델 경량화로봇 제어·월드모델 연구공공·국방 사업 수행
현재 채용은 기존의 검증된 데이터 경로로 표시합니다. 이 카드는 조건부 인재·조직 전망이며 회사의 채용계획, 개인 적합도 또는 합격 확률을 의미하지 않습니다. · 2026-11-01
다음 인재 변화
직무의 책임은 어디까지 넓어질 수 있을까
로봇이 사람에게 넘긴 일 하나가 다음 모델의 학습 재료가 되기까지 이어지는 책임을 살펴봅니다. 실제 업무와 자격요건은 개별 공고에서 확인해야 합니다.
벤치마크와 시연의 성능 개선→사람에게 넘기지 않아도 되는 상황을 늘리는 학습 설계
기기 안에서 모델 구동→연결이 끊겨도 어디까지 혼자 판단할지 기준 설계
로봇의 원격 조종→개입 이유를 기록해 개발이 쓸 수 있는 자료로 남김
로봇 상태의 조회와 명령→여러 제조사 로봇을 같은 운영 절차로 묶는 화면 설계
상담 시나리오와 고객 응대 설계→상담에서 쓰던 분업 기준을 로봇 현장의 업무로 옮김
기관별 시스템 구축과 납품→납품 뒤의 운영 수준과 책임 범위까지 계약에 설계
지원자 관점
사람과 기계 사이의 일 넘김을 설계한 경험
기계가 잘한 일에 더해, 기계가 멈췄을 때 사람이 어떻게 이어받게 했는지 설명할 수 있는 경험을 살펴보세요. 인접 경험은 연결 가능성이며 지원 자격이나 개인 적합도 판정이 아닙니다.
경력기술서에서 보여줄 경험
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AI가 처리할 일과 사람에게 넘길 일의 기준을 정한 경험
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원격 조종이나 관제 업무의 절차를 만든 경험
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운영 기록을 분류해 모델 개선에 쓰이게 한 경험
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현장의 AI 모델을 작고 빠르게 줄여 실제 기기에 올린 경험
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서로 다른 장비를 하나의 관리 화면으로 묶은 경험
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공공기관이나 대기업의 AI 시스템을 납품하고 운영한 경험
어떤 경력이 어디로 이어질까
상담 품질과 인계 기준을 다룬 경험은 로봇 원격 운영 설계로 이어질 수 있습니다.
여러 기체를 소수의 인원으로 운영한 경험이 연결점입니다.
말로 시키는 기능을 설계한 경험은 로봇의 지시 방식으로 이어질 수 있습니다.
제한된 기기에서 모델을 돌린 경험을 살펴봅니다.
순찰과 사고 대응 절차를 다룬 경험은 경비로봇 서비스로 이어질 수 있습니다.
기관의 요구와 보안 기준에 맞춰 납품한 경험입니다.
입사 전에 확인할 질문
- 로봇이 사람에게 일을 넘기는 기준은 누가 정하고 어떻게 바꾸나요?
- 원격 운영자의 개입 기록은 다음 모델의 학습에 어떻게 쓰이나요?
- 이 역할의 성과는 납품 건수와 운영 지표 중 무엇으로 평가되나요?
- 상담 사업과 로봇 사업은 조직과 기술을 어디까지 함께 쓰나요?
- 로봇 서비스 계약에서 현장 사고나 정지의 책임 범위는 어떻게 정해지나요?
지역 × 인재
각 거점에서 연결되는 일
공개된 거점과 사업 활동을 바탕으로 업무의 연결 가능성을 해석했습니다. 지역별 채용계획이나 현재 인력 배치를 뜻하지 않습니다.
2026년 9월 태국 교통부 대표단이 찾은 본사가 판교에 있습니다. 상담과 로봇 기술이 한자리에서 소개되는 곳으로 읽으며, 현재 조직 구성이나 인원을 추정하지 않습니다.
AI 모델 개발로봇 시연상담 AI
2025년 12월 남원시 사업의 경비로봇 소라와 관제 시스템 10세트 공급 계약이 보도됐습니다. 로봇과 운영을 묶어 납품하는 사례로 읽으며, 실제 운영 인력을 단정하지 않습니다.
자율 경비로봇 관제공공 납품
서울대 시흥캠퍼스 행사에서 진도봇 가드가 작업자 쓰러짐과 침수를 찾아 관리자에게 보고하는 시연을 했습니다. 사람에게 일을 넘기는 장면으로 읽으며 도입 규모를 단정하지 않습니다.
4족 보행영상 분석위험 보고
2025년 7월부터 하타리 그룹과 경비로봇을 공동 개발해 왔고, 현지 생산 계약을 협의한다고 보도됐습니다. 운영 방식이 국경을 넘는 지점으로 읽으며 계약 결과를 단정하지 않습니다.
현지 실증파트너 협력다기종 관제
현장 작업 → 로봇의 자율 판단 → 사람에게 인계 → 운영 기록 → 다음 모델의 학습