Robotics Engineer

From 10 years to 1 year for materials discovery

Discovering Next-Generation Materials IP through AI Foundation Models and Automated Laboratories.

AI와 로보틱스로 소재 R&D의 패러다임을 혁신합니다.

지금까지의 소재 개발은 오랜 시간과 높은 비용이 드는 trial-and-error 과정이었습니다. 조성과 구조를 탐색하고, 시뮬레이션으로 검증하고, 실험으로 확인하고, 파일럿 단계로 넘어가는 과정에서 실패가 반복될 때마다 다시 처음으로 돌아가야 했습니다.

NanoForge AI는 이 과정을 새롭게 정의합니다. 우리는 소재를 하나씩 우연히 찾아내는 방식이 아니라, AI가 넓은 소재 공간을 동시에 탐색하고, 설계하고, 검증해 나가는 새로운 소재 개발 시스템을 만들고 있습니다.

그 중심에는 AI와 자동합성 시스템이 있습니다.

NanoForge AI는 소재 설계, 합성법 최적화, 자동 합성·측정·검증을 하나의 workflow로 연결합니다. AI가 후보 소재를 제안하는 데서 멈추는 것이 아니라, 실제로 합성하고 측정하며, 그 결과를 다시 모델과 데이터로 축적합니다.

소재 개발의 가장 큰 병목은 데이터, 특히 고품질 실험 데이터의 부족입니다. NanoForge AI의 automated laboratory는 data factory로서 반복 가능하고 표준화된 실험 데이터를 지속적으로 생산하며, 이를 통해 AI 모델과 소재 발굴 역량을 함께 고도화합니다.

우리는 이를 바탕으로 강력한 소재 포트폴리오를 구축하고, 산업 최전선에서 필요한 양산 가능한 신소재를 계속해서 찾아내고 개발하는 글로벌 AI-native 소재 파운데이션 기업이 되고자 합니다.

Build the automated laboratory that turns AI-designed experiments into real, repeatable data.

NanoForge AI의 Robotics 팀은 AI가 설계한 실험이 실제로 수행되고, 표준화된 데이터로 축적되는 물리적 automation layer를 만듭니다.

당신의 미션은 다관절 로봇 팔과 다양한 합성·분석 장비를 하나의 실험 자동화 시스템으로 연결하여, 사람이 개입하지 않아도 24시간 반복 가능한 실험이 돌아가는 automated laboratory를 구축하는 것입니다.

Robotics Engineer는 NanoForge AI의 automated laboratory를 data factory로 작동하게 만드는 핵심 엔지니어링 포지션입니다. 칭량·혼합·가열·분석으로 이어지는 실험 공정을 로봇 기반으로 자동화하고, 실험 장비와의 device interface를 설계하며, 자동 실험을 지원하는 소형 edge device를 직접 만듭니다.

AI for Materials 팀이 소재를 이해하고 후보를 제안하는 model layer를 만든다면, Robotics Engineer는 그 제안이 실제 물리 세계에서 합성·측정·검증되는 physical layer를 만듭니다. 이 role의 결과물은 실험 결과 하나가 아니라, 실험을 안정적으로 반복하고 데이터를 지속적으로 생산하는 자동화 시스템 그 자체입니다.

NanoForge AI의 장기적인 경쟁력은 모델과 데이터가 서로 시너지를 내며 함께 성장하는 flywheel에서 나옵니다. Robotics Engineer는 이 flywheel이 실제로 돌아가게 만드는 실험 자동화의 중심에 있습니다.

• Self-Driving Lab Process Design — 자동 합성 실험을 위한 로봇 작업 흐름(workflow)과 실험 자동화 시스템을 설계합니다.
• Self-Driving Lab Process Design — 24시간 무인 운영이 가능한 로봇 기반 실험 자동화 시스템을 구축합니다.
• Self-Driving Lab Process Design — 다관절 로봇 팔(Robot Arm)을 활용해 칭량·혼합·가열·분석 공정의 자동화 프로세스를 설계합니다.
• Device Interface — XRD 등 다양한 분석 장비 및 합성 장비와의 통신 프로토콜을 연동합니다.
• Device Interface — 실험 장비 제어를 위한 인터페이스와 제어 로직을 설계합니다.
• Experimental Edge Device — 자동 실험을 지원하는 소형 기구를 CAD 기반으로 설계합니다.
• Experimental Edge Device — 센서 및 제어 장치를 포함한 실험용 edge device의 회로를 설계하고 통합합니다.

• 로봇 시스템 또는 자동화 장비를 직접 개발하고, 실제 환경에서 안정적으로 동작시켜 본 경험이 있으신 분
• PLC, 센서, 액추에이터를 활용한 제어 시스템을 설계·구현하고 튜닝해 본 경험이 있으신 분
• 기계 시스템 설계 또는 실험·생산 장비의 자동화 경험이 있으신 분
• CAD 기반으로 기구를 설계하고, 시제품 제작·검증까지 반복해 본 경험이 있으신 분
• 하드웨어·소프트웨어·장비가 얽힌 문제를 스스로 정의하고, 원인을 찾아 끝까지 해결해 본 경험이 있으신 분
• 한국어로 기본적인 소통이 가능하신 분

• Self-Driving Lab을 구축·설계·운영해 본 경험이 있으신 분
• 농업, 제약, 화학 등 다른 분야에서 공정 자동화를 수행해 본 경험이 있으신 분
• 산업 현장의 스케줄링 시스템 설계 경험이 있으신 분
• 산업 장비 또는 실험 장비와의 device interface를 개발해 본 경험이 있으신 분
• 초기 스타트업 환경에서 빠르게 문제를 해결하고, 주도적으로 업무 범위를 확장해 본 경험이 있으신 분
• 서로 다른 분야의 연구자·엔지니어와 협업하며 문제를 풀어낼 수 있는 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분

• Self-Driving Lab (SDL) / Autonomous Experimentation
• Laboratory Automation / Robotic Process Automation
• Robot Arm Control & Motion Planning
• PLC, Sensor & Actuator Control / Real-time Control Systems
• Device Interface & Communication Protocols (Serial, Modbus, TCP/IP)
• Scientific Instrument Integration (XRD 등 분석·합성 장비)
• CAD-based Mechanical Design & Rapid Prototyping
• Embedded Systems / Edge Device & Control Circuit Design

• 이 role의 핵심 output은 하나의 동작을 수행하는 기구가 아니라, 여러 장비와 자체 개발 기구를 유기적으로 연결해 표준화된 데이터를 반복적으로 생산하는 실험 자동화 시스템입니다.
• 자동화를 단순히 장비를 연결하는 작업으로 보지 않습니다. 어떤 실험 공정을 자동화할지, 로봇과 장비를 어떻게 안정적으로 연동할지, 무인 환경에서 실패를 어떻게 감지하고 복구할지를 함께 설계합니다.
• 시스템은 한 번 동작하는 것으로 평가하지 않습니다. 24시간 무인 운영에서 얼마나 안정적으로 반복되는지, 새로운 실험 공정으로 확장 가능한지, 예외 상황을 얼마나 잘 다루는지를 함께 봅니다.
• 소재 및 AI 팀에서 나오는 feedback을 자동화 workflow, 장비 인터페이스, edge device 설계 개선으로 연결합니다. NanoForge AI의 장기적인 경쟁력은 모델과 데이터가 함께 성장하는 flywheel에서 나오며, 실험 자동화 시스템은 그 flywheel을 돌리는 엔진입니다.

1. Application Review / 서류 검토
   지원자의 경험, 문제 해결 방식, role fit을 검토합니다.
2. Initial Screen / 초기 인터뷰
   지원자의 핵심 경험, 관심사, 커뮤니케이션 방식, NanoForge AI와의 기본 fit을 확인합니다.
3. Technical Deep-dive / 기술 심층 인터뷰
   실제 문제를 어떻게 정의하고 해결하는지, 복잡한 문제를 어떻게 구조화하는지, 빠르게 학습하고 실행하는 역량이 있는지 확인합니다.
4. Founder Round / 최종 인터뷰
   회사의 방향성, 역할 기대치, 성장 가능성, 장기적 fit을 논의합니다.
5. Offer & Onboarding / 처우 협의 및 합류
   처우를 협의하고, 합류 일정과 초기 역할 범위를 정리합니다.