Codeit
Codeit

로보틱스&피지컬 AI 부트캠프 강사

職種機械学習
経験ミドル級
勤務地South Korea
勤務リモート
雇用freelancer
掲載1週間前
応募する

ポジションについて

이런 일을 해요

  1. 코드잇에서 제공하는 가이드에 맞추어 부트캠프 교육에 필요한 강의 자료를 준비합니다.
  2. 담당 분야에 따라 아래 커리큘럼의 이론 강의와 실습·프로젝트 지도를 맡습니다. 한 분야 또는 두 분야 모두 지원할 수 있습니다.
  3. 자율주행 파트:

Linux·Python 기초, ROS2, Gazebo 기반 SLAM·Nav2, 자율주행 프로젝트
4. 매니퓰레이터 파트:

로봇 수학·기구학, 로봇팔 제어, AI 비전, 매니퓰레이터 프로젝트, VLM/VLA·모방학습·Isaac Sim 등 미래기술 개론
5. 준비된 강의 자료, 퀴즈, 실습을 활용하여 수강생을 대상으로 실시간 강의를 진행합니다.
6. 자율주행 담당은 비대면(Zep), 매니퓰레이터 담당은 대면(강남역 오프라인 캠퍼스)으로 진행합니다.
7. 실습과 프로젝트에 대한 수강생의 질문에 답변하고, 개인·팀별 이해도와 진행 상황을 확인하며 구현과 문제 해결 과정을 지도합니다.
8. 커리큘럼을 소화하기 어려워하는 수강생을 상대로 보충 학습을 진행하며, 학습 우수자에게는 심화 학습 주제를 제안합니다.
9. 부트캠프에 참여하는 멘토 및 운영 인력과 협업하고 피드백을 주고받아 부트캠프 학습 경험 전반을 개선합니다.
10. 부트캠프 강사의 역할과 커리어 성장에 대해 궁금하시다면, 코드잇 부트캠프 강사 소개에서 자세히 확인해 보세요 :)

이런 분을 찾고 있어요

공통

  1. 지원 분야의 로봇 소프트웨어 개발·응용 실무 경험이 3년 이상이거나, 그에 준하는 연구·교육 경험이 있으신 분
  2. 실무 지식을 구조화하고, 입문자의 눈높이에 맞춰 개념과 문제 해결 과정을 설명할 수 있는 분
  3. 아래 지원 분야의 필수 역량을 갖추신 분

자율주행 파트

  1. Linux 환경에서 Python으로 프로그램을 개발하고, Git으로 코드를 관리해 보신 분
  2. ROS2의 Topic·Service·Action을 활용하여 노드 간 통신과 로봇 동작을 구현해 보신 분
  3. Gazebo에서 로봇·센서 시뮬레이션 환경을 구성하고 활용해 보신 분
  4. 기성 SLAM·Nav2 스택으로 지도 작성과 자율주행을 구현하고, 설정 조정과 위치 추정·경로 계획·주행 실패의 원인 진단을 해보신 분
  5. 프로그래밍 기초와 로봇 소프트웨어 개념을 입문자 눈높이로 설명하고, 실습 오류 해결을 도울 수 있는 분

매니퓰레이터 파트

  1. Linux·Python 환경에서 로봇 SDK와 ROS2를 활용하여 로봇팔을 제어해 보신 분
  2. 좌표변환·기구학의 기본 원리를 이해하고, 티칭·좌표 기반 픽앤플레이스를 구현해 보신 분
  3. 카메라 캘리브레이션과 로봇–카메라 좌표변환을 적용하여 비전 기반 피킹을 구현해 보신 분
  4. OpenCV와 Py Torch 기반 비전 모델을 활용하고, 인식 결과를 평가·개선해 보신 분
  5. 로봇 동작·통신·좌표·인식 오류를 진단하고, 안전한 실습 절차를 지도할 수 있는 분
  6. VLM/VLA·모방학습·시뮬레이션의 기본 개념을 이해하고, 제공 예제를 사전에 검증하여 실습과 결과 해석을 지도할 수 있는 분

이런 분이면 더 좋아요

공통

  1. 강의, 멘토링, 특강 등 교육 활동 경험이 있으신 분
  2. 교육 콘텐츠 제작 경험(기술 블로그, 유튜브 영상, 온라인 강의 등)이 있으신 분

자율주행 파트

  1. C++ 기반 개발 경험이 있으신 분
  2. 실물 이동로봇을 운용해 보신 분
  3. SLAM 또는 경로 계획 알고리즘을 직접 개발해 보신 분

매니퓰레이터 파트

  1. my Cobot, 뉴로메카 Indy 등 과정에서 활용하는 로봇 장비를 사용해 보신 분
  2. 산업 통신을 활용하여 로봇과 외부 설비를 연동해 보신 분
  3. Move It2를 활용해 보신 분
  4. Isaac Sim 활용, VLA·모방학습 정책 적용 또는 Sim-to-Real 관련 프로젝트 경험이 있으신 분

근무 및 계약 조건

▪️ 급여: 협의 후 결정▪️ 강의 준비 기간

  1. 본격적으로 강의에 들어가기 전, 강의 준비 기간을 가져요. 수업에서 다룰 내용에 대한 기획안, 실습 예제, 이론 & 실습 평가 항목 등을 코드잇에서 전부 제공해드릴 예정입니다. 해당 내용을 숙지하실 수 있도록 충분한 시간을 드리며, 실시간 강의에 필요한 강의 자료를 추가로 제작합니다.

▪️강의 진행 기간

  1. 준비된 강의 자료를 바탕으로 실시간 강의를 진행합니다. 강의 투입 기간에 대해서는 사전 논의가 가능해요.
  2. 예를 들어, 7개월 과정 전체를 담당할 수도 있고, 2~3개월만 짧게 강의를 진행하는 것도 가능해요.
  3. 강의는 온라인과 오프라인이 약 5:5 비율로 진행돼요.
  4. 강의는 월-금 동안 진행하며, 강의 시간은 온라인 9~19시, 오프라인 9~18시입니다. (점심시간 12~13시 제외)
  5. 이론 기간에는 이론 파트와 실습 파트를 교차 진행합니다.
  6. 이론 파트는 강의를 진행하며, 실습 파트는 강의를 진행하지 않고 질의응답, 실습 결과물에 대한 평가 및 피드백 등을 진행합니다.
  7. 프로젝트 기간에는 강의를 진행하지 않으며, 실습 파트로만 운영됩니다.
  8. 본 강의 시간 외 추가적으로 보충학습, 이론 강의 준비 시간이 일주일에 2시간 내외로 소요됩니다.

▪️참고사항

  1. 해외여행에 결격사유가 없는 분만 지원 가능합니다. (병역 대상자의 경우 병역필 또는 면제자)

🎙️ 현직 부트캠프 강사에게 물었어요!

Q. 강의를 해본 경험이 없다보니 지원하기가 망설여집니다. 그래도 지원할 수 있을까요?A. 충분히 지원 가능합니다!

코드잇에서는 강의 경험이 없는 분들도 강의를 잘하실 수 있도록 체계적으로 지원해 드리고 있어요. 강의에 필요한 자료와 예제 코드뿐만 아니라, 강의 진행에 도움이 되는 가이드라인 및 노하우까지 아낌없이 제공해 드립니다. 이러한 과정을 통해 강의에 필요한 기술을 자연스럽게 익히고, 강사로서의 자신감도 키울 수 있습니다. 또한, 단순히 강의를 하는 것을 넘어 나만의 교육 콘텐츠를 제작하고 효과적으로 전달하는 역량까지 쌓을 수 있습니다. 많은 수강생들에게 지식을 전하고, 함께 성장하는 경험을 코드잇에서 시작해 보세요!

Q. 코드잇 부트캠프 강사로서 어떤 점이 좋은가요?A. 크게 세 부분으로 나누어 설명드리고 싶습니다.

  1. 부트캠프 1위 코드잇에서 강사로서의 커리어를 안정적으로 시작하고, 전문가로 성장할 수 있어요.

강의 경험이 처음이라 걱정이 되신다면, 코드잇이 좋은 시작점이 될 거예요. 코드잇은 웹 개발 부트캠프 수강생 수 1위, 평점 4.8점의 만족도를 유지하며 수준 높은 교육을 제공하고 있습니다. 강의 자료와 가이드라인도 제공되기 때문에 강사로서의 역량을 키워가며 커리어를 성공적으로 시작할 수 있습니다.

  1. 지속적인 협업을 통해 안정적인 수익과 성장의 기회를 얻을 수 있어요.

코드잇과의 인연은 한 번의 강의로 끝나지 않습니다. 추후 기수에 계속해서 참여하시는 것도 고려할 수 있고 특강 초청, 교육 콘텐츠 제작 등 여러 방식으로 협업을 이어갈 수 있습니다. 이를 통해 안정적인 수익을 얻으며 커리어를 지속적으로 발전시킬 수 있습니다.

  1. 강사로 활동하며 수강생들과 함께 성장하는 보람을 느낄 수 있어요.

강의를 하면서 보람을 느끼는 순간들이 정말 많은데요. 코드잇 부트캠프 교육을 통해 수강생분들이 실력을 쌓고, 커리어의 첫 시작을 준비하며 성장하는 모습을 지켜볼 때마다 큰 동기부여를 받습니다. 특히 코드잇 온라인 부트캠프 교육은 공간의 제약 없이 배움의 기회를 제공하고, 강의를 준비하며 이론을 정리하고 깊이를 더해 전문성을 키울 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 수강생분들이 새로운 가능성을 발견하고, 목표를 향해 나아가는 과정을 가까이에서 지켜보며 도움을 주는 것은 강사로서 정말 의미 있는 경험이 될 것입니다.

이렇게 합류하게 돼요

💡 1. 서류 접수 → 2. 사전과제 → 3. 인터뷰 → 4. 합류

  1. 서류 합격 후 강사 역량을 검증하기 위한 사전과제를 안내드려요.
  2. 지원자에 따라 인터뷰 후 과제 프로세스로 진행될 수도 있어요. 이런 경우 미리 안내드린 후에 진행되니 참고해 주세요.
  3. 인터뷰는 코드잇 사무실에서 진행되며, 직무와 컬쳐핏 관련 인터뷰를 하루 안에 진행해요.
  4. 인터뷰 이후 레퍼런스 체크를 진행할 수 있어요. 레퍼런스 체크는 지원자 분의 동의를 구하고, 진행 방식, 기한 등에 대해 사전에 상세히 안내드린 후에 진행합니다. 지원자에 따라 해당 절차를 생략할 수 있습니다.
  5. 상황에 따라 일부 프로세스가 생략, 추가될 수 있습니다.

이렇게 지원해 주세요

📤 지원하기 버튼을 눌러 다음 서류를 제출해 주세요.

  1. (필수) 이력서
  2. (필수) 코드잇에 지원하시게 된 동기
  3. (선택) 교육 또는 실무 프로젝트 포트폴리오

문의: recruit@codeit.kr

福利厚生

•Remote Work

•フレックスタイム

必須スキル

Machine learning

AI research

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