이 자리가 왜 생겼을까요
현대차그룹은 2026년 7월 샌프란시스코 AI 서밋 발표에서 현장 데이터를 AI 모델 고도화로 연결하는 '데이터 플라이휠' 체계 구축을 추진한다고 밝혔습니다. CES 2026 발표에서는 보스턴다이나믹스와 구글 딥마인드가 복잡한 로봇 제어를 위한 AI 모델 연구로 휴머노이드의 안전하고 효율적인 도입을 추진할 계획이라고 소개했습니다. 이 공고는 로보틱스랩에서 학습 기반 양팔 조작 모델과, 그 모델이 틀렸을 때 로봇을 멈추고 되돌리는 Fail Safe를 함께 맡습니다. VLA나 모방학습 모델을 실제 로봇에 올려 실패 상황까지 다뤄 본 경험이 있다면, 학습 모델을 현장에 들이려는 그룹의 방향 위에서 자기 연구를 이야기할 수 있습니다.
현대자동차가 지금 어떤 사업에 집중하고 있는지는 현대자동차 채용 분석에서 이어서 볼 수 있습니다.
1하게 될 업무
Bimanual Manipulation 기술을 개발합니다. Imitation Learning 모델과 Vision Language Action 모델을 개발합니다.
이렇게 볼 수 있어요
조직 소개가 'End-to-End 매니퓰레이션 모델'을 내걸어, 인식·계획·제어를 나눈 파이프라인보다 모델 하나가 관측에서 Action까지 내는 구조를 다룹니다. 어떤 데이터로 학습했고 두 팔의 동작을 어떻게 표현했는지가 지원서에서 가장 구체적으로 다뤄야 할 부분입니다.
강화학습을 이용해 VLA 모델의 성능을 개선합니다.
이렇게 볼 수 있어요
모방학습이나 사전학습으로 만든 모델을 강화학습으로 다듬는 순서로 보입니다. 시뮬레이션이나 실기에서 보상을 설계해 정책 모델의 작업 성공률을 올려 본 경험이 있다면 성공률 변화와 함께 보여 줄 수 있습니다.
Bimanual Manipulation 안전성 보장 기술을 개발합니다. AI 모델 신뢰도 기반 안전 제어, 강화학습 기반 Fail Safe 성능 개선, 로봇 조작 Fail Safe 설계를 맡습니다.
이렇게 볼 수 있어요
직무 상세는 Fail Safe를 모델의 오판·불확실성과 수행 중 예외 상황을 실시간으로 감지해 동작 제한·중지·재시도·안전 복귀를 하는 기술로 설명합니다. 모델 출력의 불확실성을 추정해 동작을 멈추게 한 경험이나, 실패한 파지를 감지해 재시도하게 만든 경험이 이 업무와 가장 가깝습니다.
2자격 요건
전기·전자공학, AI, 컴퓨터사이언스 분야 석사 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 로보틱스랩의 Bi-manipulator 제어 공고와 달리 전공에 기계공학 대신 AI와 컴퓨터사이언스가 있습니다. 석사 연구가 로봇 학습이나 비전·언어 모델이었다면 아래 양팔 PoC 경험과 한 흐름으로 소개할 수 있습니다.
IL, RL, VLA를 이용한 로봇 매니퓰레이션 업무 경력이 3년 이상이어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
업무가 모방학습 모델 개발, 강화학습 개선, VLA 개발로 이어져 세 방법이 모두 쓰입니다. 써 본 방법마다 어떤 로봇 작업에 썼는지를 적으면 업무 세 항목과 바로 연결됩니다.
학습 기반 매니퓰레이션 기술을 양팔 로봇에 적용하고 PoC를 해 본 경험이 필요합니다.
이렇게 볼 수 있어요
한 팔이 아니라 양팔 로봇 적용을 따로 요구합니다. 한 손으로 잡고 다른 손으로 조작하는 것처럼 두 팔의 협조 동작을 학습시킨 PoC가 있다면 과제 목표와 실기 성공률을 함께 정리하는 것이 좋습니다.
C/C++, git, Python, Pytorch를 활용할 수 있어야 합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Pytorch로 학습한 모델을 C/C++로 짠 로봇 쪽 코드와 이어야 실기에서 돌릴 수 있습니다. 학습한 모델을 실제 제어 루프에 넣기 위해 직접 코드를 짠 경험이 여기에 해당합니다.
3우대 사항
E2E 모델을 로봇 매니퓰레이션에 적용해 서비스화한 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
필수 자격은 PoC 경험이고 우대는 서비스화까지 갑니다. 학습 모델을 실험실 밖 사용자에게 내놓아 본 경험이 있다면 운영 중 생긴 실패와 대응을 함께 보여 주는 것이 좋습니다.
강화학습으로 VLA 모델 성능을 개선해 본 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Fail Safe 업무에도 '강화학습 기반 Fail Safe 성능 개선'이 있어, 강화학습 경험은 모델 성능과 안전 두 업무에 함께 쓰입니다. 시뮬레이션에서 실기로 옮기며 무엇을 바꿨는지가 이 우대에 맞는 내용입니다.
안전한 매니퓰레이션을 위한 Fail Safe 기술 개발 경험을 우대합니다.
이렇게 볼 수 있어요
Fail Safe는 모델 밖에서 동작을 감시하는 규칙 기반 장치일 수도, 모델의 신뢰도를 쓰는 장치일 수도 있습니다. 어느 쪽이든 로봇이 예외 상황에서 멈추거나 안전한 자세로 돌아가도록 만든 경험은 업무의 '동작 제한·중지·재시도·안전 복귀'와 같은 일입니다.
4기타 사항
- 게시일 : 2026년 9월 1일
- 고용형태 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.
- 근무지 : 의왕
- 경력 조건 : 경력 3년 이상
- 학력 조건 : 전기ㆍ전자공학, AI, 컴퓨터사이언스 분야 석사 이상
쓰는 기술
공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.
- C
- C++
- git
- Python
- Pytorch
전형과 지원
현대자동차 경력 채용은 매월 진행되고 서류 전형, 면접 전형과 인성 검사, 채용 검진 및 입사 순입니다. 분석한 경력 공고는 모두 지원서 접수, 서류전형, 면접전형(인성검사), 채용검진, 최종합격을 적었고 '필요 시 전형단계에서 과제가 진행 될 수 있습니다.'라고 덧붙였습니다.
서류전형에서 Pre-Interview, 면접에서 과제가 있을 수 있습니다
채용 프로세스 페이지는 '일반/연구직의 경우 필요시 서류전형에서 Pre-Interview, 면접전형에서 과제가 진행될 수 있습니다.'라고 적었습니다. FAQ는 지원서를 채용담당자와 지원 직무의 현업 담당자가 함께 확인한다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
서류 단계부터 현업 담당자가 지원서를 보므로, 지원서에 쓴 프로젝트가 면접과 과제의 출발점이 되는 경우가 많습니다. 지원서에 적은 사례마다 내가 직접 한 부분을 구체적으로 설명할 수 있도록 준비하세요.
상시 공고는 같은 공고에 180일 뒤 다시 지원할 수 있습니다
FAQ는 채용 종료 일정이 없는 상시 공고에 대해 '동일 공고 재 지원의 경우, 180일 이후 지원 가능합니다.'와 '타 공고 지원 희망 시, 즉시 지원 가능하신 점 참고 바랍니다.'라고 답합니다. 과거 탈락 이력에 따른 불이익은 없다고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 공고 대부분이 마감일 2026년 12월 31일의 상시 공고입니다. 같은 공고에 다시 지원하려면 반년을 기다려야 하므로, 처음 지원할 때 경력을 충분히 정리해 내는 편이 낫습니다.
경력 공고끼리는 중복 지원할 수 있습니다
FAQ는 '경력-경력' 간 중복 지원이 가능하다고 답하고, 현대자동차그룹 채용은 계열사별로 이뤄져 다른 그룹사에 지원했어도 현대차 채용에 지원할 수 있다고 답합니다. 그룹사 재직 중에도 지원할 수 있습니다.
이렇게 볼 수 있어요
같은 조직의 비슷한 공고(로보틱스랩의 관절로봇 공고들처럼)에 함께 지원할 수 있습니다. 다만 공고마다 업무가 다르므로 지원서도 공고별로 맞춰 쓰는 것이 좋습니다.
면접에서 영어 질문이 나올 수 있습니다
FAQ는 영어 면접이 진행될 경우 사전에 공지하고, 일반 면접에서도 지원 직무에 따라 '외국어 역량 파악을 위한 영어 질문이 있을 수 있다'고 답합니다.
이렇게 볼 수 있어요
분석한 공고 상당수가 필수 자격에 '비즈니스 영어 커뮤니케이션'을 적었습니다. 그런 공고라면 최근 프로젝트 하나를 영어로 2~3분 안에 설명하는 연습을 하는 것이 좋습니다.
지원 전 준비할 것
- 1
양팔 PoC 하나를 데이터부터 정리하기
학습 데이터를 어떻게 모았는지(원격 조작, 시연 횟수 등), 어떤 모델을 썼는지, 실기 성공률이 얼마였는지를 한 장으로 정리합니다.
- 2
실패 사례와 대응 정리하기
모델이 실패한 장면을 몇 가지 골라 원인과 대응(재시도, 정지, 데이터 보강)을 정리하면 Fail Safe 업무를 이야기할 때 그대로 쓸 수 있습니다.
- 3
논문 초록 준비하기
FAQ는 논문은 전문이 아니라 초록만 발췌해 제출하라고 안내하고, 심사 중인 논문도 초록으로 지원할 수 있다고 답합니다. 로봇 학습 관련 논문의 초록을 미리 골라 지원서에 올릴 수 있게 준비하세요.