플라잎에는 다양한 배경을 가진 엔지니어들이 모여 Physical AI 기술을 실제 산업 현장에 적용하고 있습니다.
이번 인터뷰에서는 Physical AI 2팀의 기범 님과 민규 님을 만나, 어떤 문제를 해결하고 있는지, 그리고 플라잎에서 어떤 성장 경험을 하고 있는지 이야기를 들어봤습니다.
안녕하세요 민규님, 기범님! 간단한 자기소개 부탁드립니다.
민규: 안녕하세요. 플라잎 Physical AI 2팀에서 근무하고 있는 정민규입니다. 입사한 지 약 5주 정도 되었고, 현재는 로봇 학습 프레임워크 성능 개선 업무를 담당하고 있습니다.
기범: 안녕하세요. Physical AI 2팀에서 근무하고 있는 이기범입니다.
어떤 역할과 업무를 담당하고 계신가요?
민규: 현재 로봇 학습 프레임워크의 성능 향상과 학습 효율 개선 업무를 담당하고 있습니다. 실제 로봇을 학습시키는 과정에서 정확도와 학습 속도를 높이기 위한 연구와 개발을 진행하고 있어요.
기범: 강화학습 기반의 조립·체결 환경 구축 및 개선 업무를 담당하고 있습니다. 현재는 기아 차체 부품 로딩 프로젝트를 진행하고 있는데요. 지난해 성과를 바탕으로 올해부터 실제 생산라인 적용을 추진하고 있습니다.
Physical AI Engineer는 어떤 일을 하는 직무인가요?
기범: 플라잎에서 Physical AI Engineer는 AI 기술을 실제 산업 현장에 적용하는 역할을 합니다. 요즘 다양한 연구와 최신 기술들이 계속 나오고 있는데요. 저희는 그런 기술들을 실제 공정에 어떻게 적용할 수 있을지, 또 어떻게 해야 더 안정적이고 효율적으로 동작할 수 있을지를 고민합니다.
연구 자체도 중요하지만, 결국 현장에서 실제로 동작하고 고객의 문제를 해결하는 것이 중요하기 때문에 연구와 현장 사이를 연결하는 역할이라고 생각합니다.
일반적인 AI 개발과 Physical AI 개발은 어떤 차이가 있다고 생각하시나요?
기범: 가장 큰 차이는 '실체가 있느냐'인 것 같습니다. 일반적인 AI 개발은 아직 연구 중심 성격이 강한 경우가 많은데, Physical AI는 연구 결과를 실제 고객의 요구와 생산 현장에 적용하는 데 초점을 둡니다. 연구를 넘어 실제 생산성과 가치를 만들어내는 과정이 중요합니다.
그래서 단순히 성능이 좋은 모델을 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라, 실제 환경에서도 안정적으로 동작하고 생산성과 가치를 만들어낼 수 있는지가 중요합니다.
그렇다면 Physical AI 개발만의 매력은 무엇인가요?
기범: 실제로 로봇이 인공지능을 기반으로 움직이고 작업하는 모습을 직접 볼 수 있다는 점이 가장 큰 매력이라고 생각합니다. 많은 연구가 시뮬레이션 수준에서 끝나는 경우가 많지만, Physical AI는 로봇이 실제 작업을 수행하고 결과물을 만들어내는 과정을 직접 경험할 수 있습니다. 그런 순간들을 볼 때마다 성취감도 크고 재미도 큰 것 같습니다.
플라잎에서는 어떤 문제를 해결하고 있나요?
기범: 플라잎은 산업 현장의 단순 반복 작업을 AI 기반 로봇으로 해결하고 있습니다. 최근에는 하나의 작업만 수행하는 것이 아니라 여러 작업을 동시에 학습할 수 있는 AI 개발에 집중하고 있는데요. 이를 위해 대규모 데이터를 수집하고, 다양한 작업을 학습시킬 수 있는 환경을 구축하고 있습니다.
민규: AI에서는 데이터셋의 품질과 모델의 성능이 모두 중요합니다. 저는 그중에서도 모델이 데이터를 더 잘 이해하고 학습할 수 있도록 성능을 개선하는 업무를 맡고 있습니다. 결국 좋은 데이터를 얼마나 잘 활용할 수 있는지도 중요한 문제라고 생각합니다.
앞으로 집중하고 있는 다음 단계는 무엇인가요?
기범: 지금까지는 사람이 로봇에게 "이렇게 해야 한다"는 것을 직접 알려주는 단계였다면, 앞으로는 작업에 대한 설명만 주어도 로봇이 스스로 행동을 계획하고 수행하는 단계로 발전할 것이라고 생각합니다. 플라잎 역시 그런 방향을 목표로 기술 연구와 개발을 진행하고 있습니다.
플라잎에서 경험할 수 있는 기술적 강점은 무엇이라고 생각하시나요?
기범: 실제 로봇과 AI를 모두 보유하고 있다는 점이 가장 큰 강점이라고 생각합니다. 로봇만 다루거나 AI만 연구하는 회사는 많지만, 플라잎은 실제 로봇과 AI 기술을 함께 활용하면서 Physical AI를 구현하는 경험을 할 수 있습니다. 연구부터 실제 적용까지 전 과정을 경험할 수 있다는 점이 굉장히 큰 장점이라고 생각합니다.
플라잎에서 일하며 가장 크게 성장했다고 느끼는 부분은 무엇인가요?
민규: 실제 생산 현장에 적용되는 로봇을 다루는 경험입니다. 연구실에서도 로봇을 다뤄보긴 했지만 생산라인에 들어가는 수준의 대형 로봇은 아니었거든요. 실제 로봇을 경험하면서 훨씬 실무에 가까워졌다는 느낌을 받고 있습니다.
기범: 저는 로봇, AI, 제어, 하드웨어 등 다양한 영역을 함께 이해하게 된 점이 가장 큰 성장이라고 생각합니다. 처음에는 각각의 분야가 너무 깊고 어려워서 전체 그림을 보기 어려웠는데, 이제는 어떤 기술들을 어떻게 조합해야 하는지 감이 생겼고 직접 구현까지 할 수 있게 됐습니다. 그 부분이 엔지니어로서 가장 크게 성장한 부분인 것 같습니다.
현재 Physical AI 분야에서 가장 기대되는 기술적 변화는 무엇이라고 생각하시나요?
민규: 최근 VLA(Vision-Language-Action)가 주목받고 있습니다. 과거에는 정답 데이터를 따라 학습하는 방식이 주를 이뤘다면, 이제는 텍스트로 작업을 설명하면 로봇이 행동을 생성하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이런 기술들이 실제 산업 현장에도 적용될 수 있을지 굉장히 기대하고 있고, 회사에서도 관련 연구를 진행하고 있어서 더욱 관심 있게 보고 있습니다.
기범: 로봇 학습 방식이 정말 빠르게 발전하고 있다고 생각합니다. 예전에는 시행착오를 반복하며 학습하는 방식이 많았다면, 이후에는 사람의 행동을 모방하면서 배우기 시작했고, 이제는 자신의 행동이 어떤 결과를 만들지 예측하면서 학습하는 단계까지 발전했습니다. 앞으로는 로봇이 스스로 판단하고 행동하는 기술이 얼마나 빠르게 발전할지 기대가 되고, 그런 변화를 만들어가는 사람들에게 큰 기회가 있을 것 같습니다.
플라잎에 합류하게 된 계기는 무엇인가요?
민규: 원래는 AI만 연구했는데, 결과를 모니터 속 숫자나 이미지로만 보는 것이 조금 아쉬웠습니다. 그래서 실제 로봇을 다뤄보고 싶다는 생각이 들어 로봇 분야를 공부하게 됐고, 플라잎이 양팔 로봇에 AI를 적용해 조립·체결과 같은 정밀 작업을 해결하고 있다는 점이 굉장히 흥미롭게 느껴졌습니다. 특히 연구에 그치지 않고 실제 산업 현장에 적용하고 있다는 점이 가장 매력적이었습니다.
기범: 석사 과정에서 로봇 매니퓰레이터에 모방학습을 적용하는 연구를 했는데, 당시 그 분야를 실제로 하고 있는 회사가 플라잎이었습니다. 그래서 꼭 합류하고 싶다는 생각이 들었고, 실제 입사 후에도 기대했던 것 이상으로 배울 점이 많았습니다.
플라잎에서 일하면서 "이런 분들과 함께 일해서 좋다"라고 느끼는 동료들의 특징이 있을까요?
민규: 일 자체를 좋아하고 꾸준히 배우려는 분들이 많습니다. 단순히 주어진 일을 처리하는 데서 끝나는 것이 아니라 스스로 공부하고 성장하려는 분들이 많다는 느낌을 받았어요. 궁금한 점이 생기면 편하게 질문할 수 있을 만큼 친절하고, 또 실력도 뛰어난 분들이 많습니다.
기범: 능동적으로 일하는 분들이 많습니다. 본인 업무만 하는 것이 아니라 다른 사람이 어려움을 겪고 있으면 자연스럽게 함께 고민해주고 도와주시는 분들이 많아서 좋았습니다.
협업 과정에서 인상 깊었던 경험이 있다면 소개해주세요.
민규: 아직 큰 프로젝트를 경험한 것은 아니지만, 데모를 준비했던 경험이 기억에 남습니다. 늦은 시간까지 준비해야 하는 상황이었는데도 "언제 끝나냐"는 분위기보다는 "이거 같이 해결해보자"는 분위기가 강했어요. 누군가 도움이 필요하면 자연스럽게 도와주고, 함께 마무리하려고 하는 모습이 인상적이었습니다.
기범: 저도 전시회나 데모 준비 과정이 가장 기억에 남습니다. 다 같이 밤늦게까지 준비하는 상황이 종종 있는데, 힘들어도 각자 자기 일만 하는 게 아니라 서로 격려하고 도와주면서 문제를 해결해 나갑니다. 그런 경험들이 좋은 기억으로 남아 있습니다.
플라잎에는 어떤 사람들이 모여 있다고 생각하시나요?
민규: 로봇 분야를 좋아하고 꾸준히 공부하며 성장하려는 사람들이 많습니다. 단순히 업무로 접근하기보다 스스로 성장하고 싶어 하는 분들이 많고, 일을 자신의 실력을 키울 수 있는 기회로 받아들이는 경우가 많은 것 같습니다.
기범: 의지가 강한 사람들이 모여 있다고 생각합니다. 어려운 문제를 만나도 포기하지 않고 끝까지 해결 방법을 찾으려는 강한 의지를 갖고 있는 분들이 많습니다.
민규님은 사실 기범님 추천으로 입사하셨잖아요. 추천을 결심하게 된 이유가 있었나요?
기범: 민규님과는 대학원 연구실 인연이 있었습니다. 학부 연구원 시절부터 굉장히 성실하게 연구를 하던 모습이 기억에 남았고, 이후에도 로봇 분야 경험을 꾸준히 쌓고 있다는 이야기를 들었어요.
플라잎 역시 로봇과 AI를 활용해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 회사였기 때문에 잘 맞을 것 같다는 생각이 들었고, 함께 일하면 좋겠다는 생각에 추천하게 되었습니다.
민규님, 처음 제안을 받았을 때 어떤 점이 가장 매력적으로 느껴지셨을까요?
민규: 기범님에 대한 좋은 이야기를 주변에서 종종 들었어요. 직접 같이 일한 적은 없었지만 주변에서 항상 열심히 연구하신다는 이야기를 많이 들었습니다. 이후 플라잎의 기술을 접하면서 더 관심이 생겼는데요. 특히 양팔 로봇으로 조립 공정 문제를 해결한다는 점이 굉장히 인상적이었습니다. 또 연구에 그치지 않고 실제 사업으로 연결해 수익을 창출하고 있다는 점이 인상적이었습니다.
입사 전에 기범님께 이야기를 꽤 들으셨을 텐데요. 실제로 와보니 어떠셨나요? 😄
민규: 기범님이 미리 "바쁠 수 있다"는 이야기는 해주셨는데요. 사실 저한테는 그게 단점으로 느껴지진 않았습니다. 오히려 회사가 성장하고 있다는 의미라고 생각했어요.
특히 팀 분위기는 기대 이상이었습니다. 동료들의 실력이 매우 뛰어나고, 함께 성장할 수 있는 환경이라는 점이 가장 만족스럽습니다. 덕분에 “나도 더 성장해야겠다”는 동기부여를 많이 받고 있습니다.
팀 문화에서 가장 만족하는 부분은 무엇인가요?
기범: 문제를 해결하는 과정에서 자율성을 많이 보장해 주는 점이 좋습니다. 어떤 방향으로 문제를 풀어갈지 스스로 고민하고 시도할 수 있는 환경이 있어서 일하기 편합니다.
또 하나는 기술 공유 문화입니다. 슬랙 채널에서 여러 동료분들이 최신 기술이나 연구 동향을 꾸준히 공유해 주시는데, 그런 자료들을 통해 새로운 아이디어를 얻는 경우가 많습니다.
민규: 저도 기술 공유 문화가 굉장히 좋다고 느끼고 있습니다. 공유 자료를 보다 보면 회사에서 어떤 기술을 중요하게 생각하는지, 업계에서는 어떤 변화가 일어나고 있는지 빠르게 파악할 수 있습니다.
문제를 해결하는 방식에서 플라잎만의 특징이 있다면 무엇인가요?
기범: 일단 빨리 시도해보는 문화가 있는 것 같습니다. 실패를 두려워하기보다 빠르게 시도해보고 경험을 쌓고, 거기서 배우자는 분위기가 있어요. 그래서 새로운 아이디어가 생기면 오래 고민하기보다 먼저 실행해보는 경우가 많습니다.
민규: 저는 수평적인 분위기가 가장 인상적이었습니다. 회사에 오기 전에는 직장이 조금 더 딱딱할 거라고 생각했는데, 실제로는 누구에게든 편하게 질문할 수 있고 도움을 받을 수 있는 분위기였습니다. 문제를 혼자 끌어안고 고민하기보다 함께 해결해 나가는 문화가 있다고 느꼈습니다.
플라잎이 앞으로 어떤 방향으로 성장할 것으로 기대하시나요?
기범: 현재는 AI 기반 조립·체결 분야에서 의미 있는 성과를 만들고 있다고 생각합니다. 앞으로는 보다 자율적인 로봇 학습 기술 방향으로 발전해 나갈 것 같고요. 동시에 기술뿐 아니라 시스템적으로도 탄탄한 회사로 성장해 나갈 것이라고 기대하고 있습니다.
민규: 지금도 기술력은 충분히 뛰어나다고 생각합니다. 개인적으로는 앞으로 자체 로봇까지 만들게 된다면 정말 재미있을 것 같아요. AI부터 로봇까지 모두 직접 만들 수 있는 회사가 된다면 굉장히 강력한 경쟁력을 갖게 되지 않을까 기대하고 있습니다.
그럼 어떤 분들이 플라잎에서 잘 성장할 수 있을까요?
기범: 로봇에 관심이 많은 분들이 잘 성장할 수 있다고 생각합니다. 새로운 기술이 나오면 꾸준히 찾아보고, 관심을 가지고 따라가는 분들이 실제로도 빠르게 성장하는 것 같습니다.
민규: 저는 끈기가 가장 중요하다고 생각합니다. 문제가 생겼을 때 포기하지 않고 끝까지 해결하려고 하는 분들이 결국 좋은 엔지니어가 되는 것 같습니다.
Physical AI 분야에 관심 있는 엔지니어에게 해주고 싶은 이야기가 있다면?
기범: Physical AI는 로봇, AI, 제어, 하드웨어 등 다양한 분야가 함께 필요한 만큼 진입 장벽이 높게 느껴질 수 있습니다. 그래도 꼭 거창하게 시작할 필요는 없다고 생각해요. 시뮬레이션 환경에서도 충분히 시작할 수 있고, 작은 프로젝트라도 직접 만들어보는 경험이 중요합니다. 일단 시작해보는 것이 가장 중요한 것 같습니다.
민규: Physical AI는 앞으로도 성장 가능성이 매우 큰 분야라고 생각합니다. 관심이 있다면 지금부터 적극적으로 공부하고 도전해보시길 추천드립니다.
플라잎에 합류하면 어떤 경험을 기대해도 좋을까요?
기범: 성장하는 경험을 기대하셔도 좋을 것 같습니다. 물론 바쁘고 쉽지 않은 순간들도 있겠지만, 어느 순간 이전보다 한 단계 성장한 자신을 발견하게 될 거라고 생각합니다.
민규: 뛰어난 동료들로부터 배우는 경험을 기대하셔도 좋을 것 같습니다. 기술적인 인사이트뿐 아니라 문제를 바라보는 방식이나 노하우까지 배울 수 있는 환경이라고 생각합니다.
마지막으로, 미래의 동료에게 전하고 싶은 한마디 부탁드립니다!
민규: 도움이 되는 동료가 되기 위해 노력하겠습니다. 잘 부탁드립니다. 🙂
기범: 제가 배운 만큼 함께 나누고 도움을 드리고 싶습니다. 많이 도와드릴 테니 잘 부탁드립니다. 🦾
