포지션 상세
Tommoro Robotics
투모로 로보틱스는 하나의 지능이 다양한 로봇에서 배우고 일하는 미래를 만듭니다. 로봇 파운데이션 모델과 하드웨어, 배포·운영 소프트웨어를 연결하는 Physical AI 플랫폼 HABILIS를 개발하고 있습니다. HABILIS Console은 로봇·데이터셋·모델을 관리하고, 데이터 수집부터 학습·추론·배포·운영까지 이어지는 흐름을 지원합니다.
우리가 만드는 제품의 품질은 화면 안에서 끝나지 않습니다. 콘솔의 요청이 로봇 소프트웨어와 실제 장비에서 의도대로 실행되고, 그 결과와 상태가 사용자에게 정확하게 전달되어야 합니다. 이 전체 흐름을 검증하고 출시되는 제품의 품질을 안정화할 QA Engineer를 찾습니다.
이 포지션의 역할입니다
초기 QA 담당자로 합류해 제품에 맞는 품질 기준과 테스트 체계를 만들고, 직접 테스트를 설계·수행합니다. 기획·개발팀과 협업하여 각 담당자와 사양과 제약을 논의하고 독립적으로 품질 평가 방법을 계획하고 이를 수행하는 QA 역할을 담당합니다. 테스트 결과를 바탕으로 릴리스 품질 승인(QA Sign-off) 또는 배포 보류를 판단할 권한을 가집니다.
• 위험 기반 테스트 설계: 변경 범위, 사용자·장비에 미치는 영향, 일정과 환경 제약을 고려해 테스트 범위와 우선순위를 정합니다. 핵심 사용 흐름, 경계값, 권한, 상태 전환을 테스트 케이스로 만들고 요구사항·결과·결함을 연결해 관리합니다.
• 콘솔–로봇 통합 검증: 웹 콘솔·API부터 로봇 소프트웨어와 장비의 동작·상태 반영까지 기능·탐색·통합·회귀 테스트를 직접 계획하고 수행합니다. 연결 끊김과 재연결, 오류와 복구, 소프트웨어 업데이트와 버전 호환성을 검증하고, 기종·버전·네트워크 조건에 따른 결과를 확인합니다.
• 재현 가능한 테스트 환경과 결과 관리: 테스트에 사용한 장비·소프트웨어 버전, 설정과 데이터를 관리합니다. 실행 결과와 증거를 기록하고, 검증한 범위와 검증하지 못한 범위가 드러나는 테스트 리포트를 공유합니다. 추가 테스트 인력이 참여하는 경우 실행 기준을 전달하고 결과를 검토합니다.
• 결함 분석과 재발 방지: 재현 절차, 기대·실제 결과, 로그·화면 등 증거와 영향 범위를 갖춰 이슈를 보고합니다. 개발·기획팀과 심각도·수정 우선순위를 조율하고 수정 확인과 회귀 검증까지 추적합니다. 출시 후 발생한 이슈도 재현·분석해 테스트와 품질 기준에 반영합니다.
• 자동화 전략과 구조 설계: 반복 빈도, 중요도와 유지 비용을 고려해 자동화 대상을 선정합니다. UI·API·통합 테스트별 케이스, 기대 결과, 실행 시점, 환경·데이터와 결과 보고 구조를 설계하고 개발팀과 구현 요구사항을 구체화합니다. 구현 후에는 검증 범위와 결과의 신뢰성을 확인합니다.
• AI를 활용한 QA 개선: 시나리오 발굴과 케이스 보완, 반복 검증, 로그·결함 분석과 보고에 AI 도구를 활용합니다. 생성된 내용과 실행 결과를 사양·실제 동작·증거와 대조해 확인하고 탐색 테스트와 품질 판단에 시간을 집중할 수 있도록 업무를 개선합니다.
• 릴리스 승인과 품질 개선: 테스트 결과, 미해결 결함, 미검증 범위와 잔여 위험을 바탕으로 배포 승인·보류를 판단하고 근거를 공유합니다. 출시 후 결함과 반복 발생 유형 등 품질 지표를 살펴 회귀 테스트와 승인 기준을 지속적으로 개선합니다.
• 로봇·IoT·임베디드 등 소프트웨어와 실기기가 연동되는 제품의 QA 경험이 있는 분
• 요구사항과 제약을 분석하고, 테스트 계획·케이스 설계부터 직접 실행·결과 보고까지 제품 또는 프로젝트 단위 QA를 주도해 본 분
• 웹·API·로봇 소프트웨어·장비가 연결되는 구조를 이해하고, 환경·버전·상태에 따른 문제를 재현하고 분석할 수 있는 분
• 결함의 영향과 우선순위를 설명하고 수정 확인·회귀 테스트까지 관리하며, 근거를 바탕으로 기획·개발팀과 품질 위험을 조율할 수 있는 분
• 테스트 결과와 남은 위험을 정리해 릴리스 가능 여부를 판단하고 설명할 수 있는 분
• 개발팀이 구현할 수 있도록 자동화 전략·테스트 케이스·실행 구조를 설계하고 협업할 수 있는 분
• AI 도구를 QA 업무에 활용하고, 결과의 정확성과 누락을 검증할 수 있는 분
투모로 로보틱스는 하나의 지능이 다양한 로봇에서 배우고 일하는 미래를 만듭니다. 로봇 파운데이션 모델과 하드웨어, 배포·운영 소프트웨어를 연결하는 Physical AI 플랫폼 HABILIS를 개발하고 있습니다. HABILIS Console은 로봇·데이터셋·모델을 관리하고, 데이터 수집부터 학습·추론·배포·운영까지 이어지는 흐름을 지원합니다.
우리가 만드는 제품의 품질은 화면 안에서 끝나지 않습니다. 콘솔의 요청이 로봇 소프트웨어와 실제 장비에서 의도대로 실행되고, 그 결과와 상태가 사용자에게 정확하게 전달되어야 합니다. 이 전체 흐름을 검증하고 출시되는 제품의 품질을 안정화할 QA Engineer를 찾습니다.
이 포지션의 역할입니다
초기 QA 담당자로 합류해 제품에 맞는 품질 기준과 테스트 체계를 만들고, 직접 테스트를 설계·수행합니다. 기획·개발팀과 협업하여 각 담당자와 사양과 제약을 논의하고 독립적으로 품질 평가 방법을 계획하고 이를 수행하는 QA 역할을 담당합니다. 테스트 결과를 바탕으로 릴리스 품질 승인(QA Sign-off) 또는 배포 보류를 판단할 권한을 가집니다.
주요업무
• 사양 검토와 품질 기준 구체화: 기획·개발 단계부터 기능, 정책, 인터페이스와 기술적 제약을 검토합니다. 누락·모호한 조건과 예외 상황을 논의하고, 검증 가능한 수용 기준과 릴리스 기준을 정리합니다.• 위험 기반 테스트 설계: 변경 범위, 사용자·장비에 미치는 영향, 일정과 환경 제약을 고려해 테스트 범위와 우선순위를 정합니다. 핵심 사용 흐름, 경계값, 권한, 상태 전환을 테스트 케이스로 만들고 요구사항·결과·결함을 연결해 관리합니다.
• 콘솔–로봇 통합 검증: 웹 콘솔·API부터 로봇 소프트웨어와 장비의 동작·상태 반영까지 기능·탐색·통합·회귀 테스트를 직접 계획하고 수행합니다. 연결 끊김과 재연결, 오류와 복구, 소프트웨어 업데이트와 버전 호환성을 검증하고, 기종·버전·네트워크 조건에 따른 결과를 확인합니다.
• 재현 가능한 테스트 환경과 결과 관리: 테스트에 사용한 장비·소프트웨어 버전, 설정과 데이터를 관리합니다. 실행 결과와 증거를 기록하고, 검증한 범위와 검증하지 못한 범위가 드러나는 테스트 리포트를 공유합니다. 추가 테스트 인력이 참여하는 경우 실행 기준을 전달하고 결과를 검토합니다.
• 결함 분석과 재발 방지: 재현 절차, 기대·실제 결과, 로그·화면 등 증거와 영향 범위를 갖춰 이슈를 보고합니다. 개발·기획팀과 심각도·수정 우선순위를 조율하고 수정 확인과 회귀 검증까지 추적합니다. 출시 후 발생한 이슈도 재현·분석해 테스트와 품질 기준에 반영합니다.
• 자동화 전략과 구조 설계: 반복 빈도, 중요도와 유지 비용을 고려해 자동화 대상을 선정합니다. UI·API·통합 테스트별 케이스, 기대 결과, 실행 시점, 환경·데이터와 결과 보고 구조를 설계하고 개발팀과 구현 요구사항을 구체화합니다. 구현 후에는 검증 범위와 결과의 신뢰성을 확인합니다.
• AI를 활용한 QA 개선: 시나리오 발굴과 케이스 보완, 반복 검증, 로그·결함 분석과 보고에 AI 도구를 활용합니다. 생성된 내용과 실행 결과를 사양·실제 동작·증거와 대조해 확인하고 탐색 테스트와 품질 판단에 시간을 집중할 수 있도록 업무를 개선합니다.
• 릴리스 승인과 품질 개선: 테스트 결과, 미해결 결함, 미검증 범위와 잔여 위험을 바탕으로 배포 승인·보류를 판단하고 근거를 공유합니다. 출시 후 결함과 반복 발생 유형 등 품질 지표를 살펴 회귀 테스트와 승인 기준을 지속적으로 개선합니다.
자격요건
• QA 또는 소프트웨어 테스트 실무 경험이 3년 이상인 분• 로봇·IoT·임베디드 등 소프트웨어와 실기기가 연동되는 제품의 QA 경험이 있는 분
• 요구사항과 제약을 분석하고, 테스트 계획·케이스 설계부터 직접 실행·결과 보고까지 제품 또는 프로젝트 단위 QA를 주도해 본 분
• 웹·API·로봇 소프트웨어·장비가 연결되는 구조를 이해하고, 환경·버전·상태에 따른 문제를 재현하고 분석할 수 있는 분
• 결함의 영향과 우선순위를 설명하고 수정 확인·회귀 테스트까지 관리하며, 근거를 바탕으로 기획·개발팀과 품질 위험을 조율할 수 있는 분
• 테스트 결과와 남은 위험을 정리해 릴리스 가능 여부를 판단하고 설명할 수 있는 분
• 개발팀이 구현할 수 있도록 자동화 전략·테스트 케이스·실행 구조를 설계하고 협업할 수 있는 분
• AI 도구를 QA 업무에 활용하고, 결과의 정확성과 누락을 검증할 수 있는 분
