![Banseog [ physical ai ]](/assets/brand/banseog-physical-ai-on-dark.svg?v=20261007){kind=small}
지원 전 체크
지원 전 30초 체크
근무지, 경력, 학력, 비자, 근무형태, 급여처럼 지원 전에 필요한 조건부터 확인합니다.
모집 중1
7일 신규+0
주요 채용 지역Pangyo, Korea
마지막 확인2026년 11월 1일
채용 관측 · 현재
현재 채용을 숫자로 확인합니다
01현재 채용
1모집 중 공고
직접1
인접0
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
46D관찰 경과
모니터링 시작2026년 9월 15일
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
내 직무부터 보기
지금 모집 중인 공고
현재 확인할 수 있는 채용공고
반복 업무 경험
공고에서 반복되는 업무 경험
현재 공고에서 반복해서 요구하거나 언급하는 경험을 보여줍니다.
BANSEOG OUTLOOK
운전석을 건물에 달면, 새 차의 흠집 하나도 소프트웨어 회사의 숙제가 됩니다
서울로보틱스의 레벨5 컨트롤 타워는 자율주행 기능을 차가 아니라 공장 쪽 기반시설에 둡니다. 회사 블로그에 따르면 BMW 딩골핑 공장에서는 2022년부터 하루 약 1,000대가 이런 방식으로 움직이고, 2025년 9월에는 닛산 그룹 공장의 완성차 이동을 무인으로 바꾸는 프로젝트를 수주했다고 밝혔습니다. 이 차들은 아직 고객에게 인도되지 않은 새 차입니다. 반석은 숙련 운전자가 맡던 주의가 사람 없는 구간에서는 시스템 쪽으로 옮겨 온다고 읽습니다. 그래서 인식 성능만큼 이상이 생겼을 때 무엇을 어떻게 증명할지가 중요해지고, 이를 다음 인재 과제로 봅니다.
입사 전에 확인할 질문
- 공장에서 차량에 손상이 생기면 원인 확인과 책임 판단은 어떤 절차로 진행되나요?
- 시스템의 판단 기록은 얼마나 남고 고객과 어떻게 공유되나요?
- 현장마다 안전 기준은 누가 어떤 조직과 합의하나요?
해외 공장 프로젝트가 이어지면 공장마다 다른 차종과 동선에 맞춰 안전 기준과 책임 범위를 빠르게 합의하는 절차가 중요해질 수 있습니다.
완성차 이동이 항만·물류 거점까지 이어지면 구간마다 관리자가 달라질 수 있어, 차량의 상태와 시스템의 판단을 넘겨주는 기록이 중요해질 수 있습니다.
원주 사업처럼 시민, 기관, 다른 회사의 로봇이 한 공간을 쓰면 시스템의 기록을 누구에게 어떻게 설명할지가 과제가 될 수 있습니다. 이는 조건부 발전 단계이며 확정된 일정이나 채용계획이 아닙니다.
중요해질 역량
현장별 책임 경계와 안전 합의사건 재구성이 가능한 기록 설계완성차 공장의 품질 기준 이해라이다 설치·유지의 현장 공학제조사가 다른 차량과 로봇의 연동
함께 살펴볼 인재시장
라이다·3D 인식차량 전장·제어 시스템산업 안전·기능안전완성차 공장 물류·품질디지털 트윈·관제 소프트웨어
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
차를 움직이는 일에서 사건을 설명하고 책임의 범위를 합의하는 일까지 이어지는 흐름을 살펴봅니다. 실제 업무와 자격요건은 개별 공고에서 확인해야 합니다.
감지 정확도의 개선→판단의 근거가 사건 뒤에도 재구성되도록 기록 설계
차량 연동 기능의 구현→차종마다 다른 차량 조건을 안전 기준에 맞춰 검증
센서와 네트워크의 배치→설치 품질과 유지 기준을 운영 책임의 일부로 관리
납품 일정과 고객 대응→공장 품질·안전 조직과 책임 범위를 사전에 합의
시스템 위험의 분석→사람 없는 구간의 위험을 고객 언어로 설명하고 합의
차량과 로봇의 상태 표시→여러 주체가 함께 확인할 수 있는 사건 기록 제공
지원자 관점
사고가 나기 전에 책임의 경계를 그려 본 경험
시스템을 현장에서 움직인 경험에 더해, 문제가 생겼을 때 원인과 책임을 설명할 수 있게 준비한 경험을 살펴보세요. 인접 경험은 연결 가능성이며 지원 자격이나 개인 적합도 판정이 아닙니다.
경력기술서에서 보여줄 경험
✓
자동차 공장이나 물류 현장에 자율 시스템을 설치하고 운영한 경험
✓
사고나 이상 상황을 기록으로 재구성해 원인을 설명한 경험
✓
고객의 안전·품질 조직과 위험 평가를 함께 진행한 경험
✓
차량 전기·제어 시스템을 외부 시스템과 연동한 경험
✓
여러 회사가 참여한 프로젝트의 역할 범위를 문서로 합의한 경험
✓
현장 센서의 설치 품질과 유지 기준을 관리한 경험
어떤 경력이 어디로 이어질까
출고 전 차량의 품질 기준과 이동 절차를 아는 경험이 연결점입니다.
무인 설비의 위험 평가와 안전 문서를 다룬 경험입니다.
차량 신호와 제어 시스템을 다룬 경험을 살펴봅니다.
기반시설에 놓인 센서의 인식 성능을 다룬 경험입니다.
공공기관과 여러 사업자가 함께하는 납품 경험은 도시 사업으로 이어질 수 있습니다.
해외 공장의 설치와 운영 인수를 이끈 경험입니다.
입사 전에 확인할 질문
- 공장에서 차량에 손상이 생기면 원인 확인과 책임 판단은 어떤 절차로 진행되나요?
- 시스템의 판단 기록은 얼마나 남고 고객과 어떻게 공유되나요?
- 현장마다 안전 기준은 누가 어떤 조직과 합의하나요?
- 이 역할은 공장 프로젝트와 도시 사업 가운데 어디에 속하나요?
- 해외 공장 현장에서 일하는 기간은 어느 정도인가요?
지역 × 인재
각 현장에서 연결되는 일
공개된 프로젝트와 활동을 바탕으로 업무의 연결 가능성을 해석했습니다. 지역별 채용계획이나 현재 인력 배치를 뜻하지 않습니다.
회사 블로그에 따르면 BMW 공장에서 2022년부터 쓰였고 출고 전 차량이 하루 약 1,000대 움직입니다. 공장 프로젝트의 책임 기준이 쌓인 맥락으로 읽으며, 현지 인력 규모는 추정하지 않습니다.
차량 연동공장 배치해외 고객 대응
공장에서 항만·물류 거점까지의 완성차 이동을 무인으로 바꾸는 프로젝트입니다. 관리 주체가 달라지는 구간의 과제로 읽으며, 진행 일정이나 결과는 단정하지 않습니다.
완성차 물류프로젝트 관리구간별 안전 기준
총 1,981억 원 규모 AI 특화 시범도시 사업에서 마스터 디지털 트윈과 이기종 로봇 통합관제를 맡는다고 밝혔습니다. 기록을 여러 주체에게 설명해야 하는 무대로 읽습니다.
디지털 트윈통합관제다자 협력
2026년 10월 World CITYTech Expo에서 신호등 없는 횡단보도용 라이다 시스템을 선보였습니다. 공개된 지표는 회사 발표 기준이며, 전시 공간은 기능 거점이 아닌 공개 맥락으로만 읽습니다.
보행자 감지공공 안전제품 검증
기반시설 설치 → 무인 차량 이동 → 판단 기록 → 책임 범위 합의 → 다음 공장과 도시의 기준