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도쿄 사례는 설비를 새로 넣지 않는 건물에 맞춘 첫 상용화로 소개됩니다. 건물의 도움이 줄어들 때 로봇과 클라우드가 무엇을 대신 맡을지 정하는 일이 중요해질 수 있습니다.
지원 전 체크
지원 전 30초 체크
근무지, 경력, 학력, 비자, 근무형태, 급여처럼 지원 전에 필요한 조건부터 확인합니다.
현재 채용정보는 브라우저에서 최신 공식 데이터로 갱신됩니다.
BANSEOG OUTLOOK
네이버랩스는 로봇을 가르치기 전에 건물부터 가르칩니다
네이버랩스의 로봇 이력은 로봇보다 공간에서 시작합니다. 2016년에 처음 공개한 M1은 실내를 스캔해 지도를 만드는 로봇이었고, 뒤이은 어라운드는 그 지도를 클라우드에서 받아 움직였습니다. 2022년 문을 연 1784에서는 로봇 약 100대가 건물과 연동된 클라우드 시스템 ARC로 움직이고 전용 엘리베이터까지 갖췄으며, 2023년 가동한 각 세종에서는 서버 운반 로봇이 데이터센터 안에서 일합니다. 반석은 이 회사의 습관을, 로봇 한 대의 똑똑함에 모든 것을 걸지 않고 공간을 먼저 데이터로 만들어 건물과 로봇이 함께 일하게 하는 것으로 읽습니다. 2026년 7월 도쿄 미드타운 야에스는 이 습관의 시험대입니다. 네이버는 스마트 설비가 없는 일반 건물에서도 쓰이도록 기술을 맞췄다고 밝혔습니다. 그래서 고칠 수 없는 건물로 그 경험을 옮기는 일을 다음 인재 과제로 봅니다.
입사 전에 확인할 질문
- 1784의 운영 데이터 중 일반 건물에서 그대로 통하지 않는 것은 무엇인가요?
- 이 역할의 연구 결과는 어떤 경로로 실제 건물의 서비스가 되나요?
- 연구 성과와 현장 적용 중 무엇을 기준으로 평가되나요?
도쿄에서는 미쓰이부동산이 서비스와 시설 연계를, NTT동일본이 디지털 트윈과 유지보수를 맡습니다. 내부에서 쌓은 지식을 다른 회사가 쓸 수 있는 문서와 도구로 바꾸는 일이 커질 수 있습니다.
회사는 2026년 사업 목적에 작업수행 로봇의 개발과 판매, 임대를 넣었고 로봇 조작 데이터 직무도 공고했습니다. 공간 지식과 손 작업 학습을 잇는 설계가 중요해질 수 있습니다. 이는 조건부 발전 단계이며 확정된 일정이나 채용계획이 아닙니다.
중요해질 역량
일반 건물용 측위·자율주행공간 데이터의 제품화협력사 운영 절차 설계건물 설비 연동연구 성과의 현장 이관
함께 살펴볼 인재시장
로봇 측위·자율주행3D 비전·디지털 트윈로봇 펌웨어·현장 시험스마트빌딩·시설 운영해외 기술 지원·파트너 관리
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
한 건물의 공간 데이터가 다른 건물의 운영 절차가 되기까지 이어지는 책임을 살펴봅니다. 실제 업무와 자격요건은 개별 공고에서 확인해야 합니다.
준비된 공간에서 주행 성능 개선→설비 지원이 없는 건물에서도 버티는 측위와 주행 설계
공간의 정밀한 복원 연구→다른 회사가 직접 구축할 수 있는 절차와 도구로 정리
자사 로봇의 안정적 구동→해외 현장의 유지보수까지 고려한 진단 기능 설계
사옥과 시험장의 성능 검증→남의 건물에서 나온 문제를 재현하고 개발로 전달
자사 건물의 로봇 관제→건물마다 다른 설비를 같은 구조로 연결하는 연동 설계
논문과 내부 시연 중심의 과제 운영→연구 결과가 실제 건물의 운영으로 넘어가는 기준 관리
지원자 관점
공간을 바꿀 수 없을 때 로봇을 일하게 만든 경험
잘 준비된 시험장에서의 성과에 더해, 조건이 다른 낯선 현장에서 문제를 풀어 본 경험을 살펴보세요. 인접 경험은 연결 가능성이며 지원 자격이나 개인 적합도 판정이 아닙니다.
경력기술서에서 보여줄 경험
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GPS가 없는 실내에서 측위와 지도를 다룬 경험
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카메라 영상으로 공간을 3차원으로 복원한 경험
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실제 건물이나 시설에서 이동 로봇을 시험하고 고친 경험
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엘리베이터, 출입문 같은 건물 설비를 시스템과 연동한 경험
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연구 결과를 다른 팀이나 협력사가 쓰도록 문서와 도구로 옮긴 경험
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로봇의 상태를 원격으로 진단하는 기능을 만든 경험
어떤 경력이 어디로 이어질까
공간 데이터를 수집하고 다룬 경험은 측위와 디지털 트윈 역할로 이어질 수 있습니다.
건물의 도면과 설비, 운영을 다룬 경험이 연결점입니다.
실제 환경의 주행 문제를 풀어 본 경험을 살펴봅니다.
다수 기기의 실시간 관리를 다룬 경험입니다.
논문 성과를 실제 데이터에서 검증한 경험은 공간 AI 역할로 이어질 수 있습니다.
현지 협력사에 기술을 이관한 경험은 해외 운영으로 이어질 수 있습니다.
입사 전에 확인할 질문
- 1784의 운영 데이터 중 일반 건물에서 그대로 통하지 않는 것은 무엇인가요?
- 이 역할의 연구 결과는 어떤 경로로 실제 건물의 서비스가 되나요?
- 연구 성과와 현장 적용 중 무엇을 기준으로 평가되나요?
- 해외 현장의 문제는 누가 재현하고 어떤 주기로 개발에 전달되나요?
- 네이버랩스의 연구와 네이버 다른 조직의 사업은 어디서 역할이 나뉘나요?
지역 × 인재
각 거점에서 연결되는 일
공개된 거점과 운영 사례를 바탕으로 업무의 연결 가능성을 해석했습니다. 지역별 채용계획이나 현재 인력 배치를 뜻하지 않습니다.
2022년 문을 연 네이버 제2사옥으로 로봇 약 100대가 클라우드로 움직입니다. 습관이 가장 뚜렷한 장소로 읽으며, 현재 조직 구성이나 인원을 추정하지 않습니다.
로봇 관제측위건물 연동
세로와 가로 로봇이 서버를 옮기고 셔틀 알트비가 거점 사이를 오갑니다. 사옥 밖 시설로 옮겨 간 첫 단계로 읽으며, 실제 배치는 공고에서 확인해야 합니다.
운송 로봇다종 로봇 관리자산 관리
2026년 7월 루키와 아크 기술이 적용된다고 발표됐습니다. 미쓰이부동산과 NTT동일본이 운영을 나눠 맡습니다. 습관이 시험되는 무대로 읽으며 규모를 단정하지 않습니다.
일반 건물 대응협력사 운영해외 지원
네이버가 2023년 수주해 세 도시의 디지털 트윈을 마친 것으로 보도됐습니다. 건물을 가르치던 방식이 도시로 커진 사례로 읽으며, 네이버랩스의 참여 범위는 단정하지 않습니다.
도시 공간 데이터디지털 트윈해외 프로젝트
공간 스캔 → 디지털 트윈 → 클라우드 관제 → 건물의 로봇 서비스 → 다음 공간의 준비