지금 이 회사는 2026년 9월 기준
- 라벨링과 MLOps 플랫폼으로 쌓은 산업 데이터 위에 비전 파운데이션 모델 제로를 만들고, 이를 영상 관제 솔루션으로 공장, 건설, 공공 현장에 넣고 있습니다.
- 2026년 들어서는 확보한 데이터를 3D 디지털 자산으로 바꿔 로봇과 자율주행 학습 데이터를 대량 공급하는 '피지컬 AI 데이터 팩토리'로 넓히는 중이고, 사족 로봇과 로봇팔로 관제 사각지대를 채우는 연구도 진행합니다.
- 과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 데이터 구축과 국립소방연구원 같은 공공 과제가 늘었고, 코스닥 상장 절차를 밟고 있습니다.
매출과 손익 숫자는 공식 채널에 없습니다.
- 누적 투자 약 630억 원과 2025년 Pre-IPO 투자, 2026년 기술성 평가 통과로 상장 절차를 밟는 단계입니다.
- 상장예비심사 신청 뒤 공개되는 증권신고서에서 실제 재무를 확인할 수 있습니다.
- 상장
- 비상장. 2026년 7월 코스닥 기술특례상장 기술성 평가를 통과해 상장예비심사 신청을 준비 중이라고 밝혔습니다 (주관사 미래에셋증권)
- 전년 대비
- 2026년 4월 창립 8주년 글에서 지난 한 해 매출이 두 배 넘게 늘었다고 밝혔습니다금액은 공개하지 않았습니다
현금과 부채, 투자, 인력 추이 자세히
- 투자 이력
- Y Combinator 를 시작으로 한화자산운용, 포스코기술투자, 두산인베스트먼트, 현대자동차, KT인베스트먼트, 카카오인베스트먼트 등에서 투자를 받았다고 밝혔습니다
- 2025년에는 Pre-IPO 투자를 유치했습니다
이 회사가 만드는 서비스
면접 전에 실제 이용자 후기를 읽어 보면 서비스를 이해하는 데 도움이 됩니다.
Superb Platform
데이터 큐레이션과 라벨링부터 학습, 배포, 모니터링까지 비전 AI 개발 과정을 잇는 플랫폼입니다.
ZERO
산업 현장에 맞춘 비전 파운데이션 모델입니다.
이용자 후기 보러 가기후기 1 AWS 마켓플레이스 ↗
후기는 각 글쓴이의 개인 경험이며 입사전의 평가가 아닙니다. 링크는 원문으로 연결됩니다. 2026-09-26 기준. 정정이 필요하면 문의하기로 알려 주세요.
최근 기사 4건
공식 채널 최근 소식 회사 뉴스룸과 블로그에서 자동으로
슈퍼브에이아이 공식 채널에 최근 반년 동안 올라온 글 5건입니다. 가장 최근 글은 2026-09-29에 올라왔습니다. 제목과 날짜만 싣고, 내용은 원문에서 봅니다.
리더의 생각 김현수 대표이사
회사 보도자료에 대표로 표기돼 있습니다. 경력 소개는 공식 페이지에서 확인하지 못했습니다.
기술성 평가 통과 발표에서 그동안 쌓은 AI 개발 자동화 기술과 산업 특화 파운데이션 모델을 인정받았다고 평가하고, 이를 바탕으로 로봇과 자율주행 같은 피지컬 AI 영역으로 넓히겠다고 밝혔습니다.
슈퍼브에이아이 보도자료 · 2026-07대표와 경영진 발언이 모두 현장 데이터를 가장 큰 자산으로 꼽습니다. 고객 현장에서 데이터를 얻고 그것을 제품으로 되돌리는 일에 관심이 있다는 점을 보여 주면 좋습니다.
지금 풀고 있는 문제 공식 블로그, 뉴스룸, 발표 기준
- 로봇과 자율주행에 쓸 학습 데이터를 대량으로 만들기
회사는 확보한 영상을 3D 디지털 자산으로 바꾸고 시뮬레이션, 실물 수집, 순찰 수집을 섞어 로봇 학습 데이터를 공급하는 '피지컬 AI 데이터 팩토리'를 키우고 있습니다. 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 피지컬 AI 데이터 구축도 맡았습니다.
관련 직무: [R&D] Machine Learning Engineer (Physical AI), [R&D] Robotics AI Engineer - 2D 화면의 오경보를 3D 공간 이해로 줄이는 영상 관제
CFO 인터뷰에서 건설 현장 관제를 예로 들어, 2D 화면에서 근로자와 위험물이 겹쳐 보여 생기는 잘못된 경고를 3D 위치와 높낮이로 걸러 낸다고 설명했습니다. 고객 현장마다 조건이 달라 현장에 붙는 엔지니어가 필요합니다.
관련 직무: [R&D] Forward Deployed Engineer, [R&D] Machine Learning Engineer - 전국 공공 AI 과제의 현장 수행
화재 조기 감지 같은 공공 과제와 정부 사업이 늘면서 지역별로 현장에 상주하는 PM 이 필요해졌습니다.
관련 직무: [Business] 정부과제 수행 PM (1년 계약직), [Business] 수행 PM (대전, 1년 계약직)
기술블로그 슈퍼브 블로그
- 3DGS로 한국의 집 50곳을 '걸어 들어갈 수 있는 공간'으로 복원 2026-09-21실제 집을 로봇이 연습할 수 있는 3D 가상 공간으로 옮기는 문제
- 로봇 학습 데이터를 만드는 세 갈래: 시뮬레이션 생성, 실물 수집, 순찰하며 수집 2026-09-14로봇 학습 데이터를 비용과 품질을 맞춰 대량으로 확보하는 문제
- 1인칭 영상 한 편으로 카메라 위치와 손 동작을 3D로 복원했습니다 2026-09-09사람이 일하는 1인칭 영상에서 로봇이 배울 손 동작을 뽑아내는 문제
링크드인에서 이 회사 사람 보기 링크드인 로그인이 필요합니다. 이 사이트는 링크드인 데이터를 저장하지 않습니다
로그인 없이 보려면 구글에서 이 회사 링크드인 글 찾기. 동명이인이 섞일 수 있으니 소속을 확인하세요.
평판 공개된 후기, 기사, 공식 자료를 바탕으로 AI가 정리한 인상
2018년 설립해 라벨링과 MLOps 플랫폼으로 시작했고, 지금은 산업 영상 관제와 피지컬 AI 데이터로 사업을 넓힌 회사입니다. 회사 블로그 기준 2025년에 140억 원 Pre-IPO 투자를 받아 누적 투자금이 약 630억 원이고, 2026년 7월 코스닥 기술특례상장 기술성 평가를 통과했습니다. 자체 비전 파운데이션 모델 제로가 CVPR 2026 퓨샷 객체 탐지 챌린지에서 종합 1위를 했다고 밝혔습니다. 과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 사업에서 LG AI연구원 컨소시엄의 비전과 피지컬 AI 데이터 구축을 맡고 있습니다.
자주 언급되는 강점
- +현대자동차, 삼성, KT, 토요타, 닛폰스틸 등 100곳 넘는 고객을 두었다고 밝힌다
- +창립 8주년 글에서 1억 3천만 장 넘는 산업 데이터와 81건 특허를 자산으로 꼽았다
- +상장 준비 단계라 공시와 IR 자료가 늘고 있다
- +전문연구요원 신규와 전직 채용을 한다
자주 언급되는 약점
- −매출과 손익 숫자를 공식 채널에 밝히지 않았다 (창립 8주년 글에 전년 대비 매출이 두 배 넘게 늘었다는 설명만 있다)
- −지방 현장 PM 공고는 1년 계약직이다
- −복리후생 정보가 공식 채용 사이트에 없다
공장, 물류센터, 건설 현장처럼 변수가 많은 곳의 영상 문제를 고객 옆에서 풀고, 그 경험을 제품과 데이터로 쌓는 일에 흥미가 있는 사람
2026-09-24 기준. 수치 평점이 아니라 반복되는 주제를 정리한 것이며 개인 리뷰는 싣지 않습니다.
회사가 말하는 가치 출처: 공식 페이지
제조, 물류, 교통, 인프라, 의료처럼 여러 도메인에서 '보고 이해하는 AI'를 운영하고, 문제를 정의하는 사람과 모델을 만드는 사람, 고객을 이해하는 사람이 한 팀으로 일한다고 소개합니다. 스스로를 '슈퍼브팀'이라고 부릅니다.
플랫폼으로 개발 장벽을, 데이터와 적용 서비스로 도입 장벽을, 산업 특화 솔루션으로 활용 장벽을 낮춘다는 것이 회사가 밝힌 사업의 축입니다.
문화 키워드 (공식 자료 + 후기에서 반복 등장)
연봉과 복지
- 평균 연봉
- -
- 신입 개발자
- 공개 정보 없음
- 기준
- 공식 자료에서 연봉 수준을 확인하지 못해 비워 두었습니다.
- 복리후생 항목을 공식 채용 사이트와 공고에서 따로 확인하지 못했습니다
채용 프로세스
- 1서류 전형 (자유 양식)
- 2직무 인터뷰
- 3컬처핏 인터뷰
- 4포지션에 따라 사전 과제나 발표 추가
채용 사이트 FAQ 기준 대부분 직무 인터뷰와 컬처핏 인터뷰로 진행하고, 포지션에 따라 사전 과제나 발표가 붙거나 일부 전형이 빠집니다. 서류 결과는 접수 마감 후 2주 안에 알려 주고, 결과에 대한 개별 피드백은 주지 않습니다. 여러 포지션 중복 지원이 가능하고, 불합격 뒤 재지원은 6개월 이후를 권합니다. 2026년 9월 기준 공고 21건 가운데 Business 공고가 가장 많고, 이 중 대구, 부산, 대전, 전주, 광주, 천안에서 일하는 1년 계약직 수행 PM 과 정부과제 PM 이 여러 건입니다. R&D 는 Machine Learning Engineer(일반, Physical AI), Robotics AI Engineer, Forward Deployed Engineer 이고 ML Engineer 와 Robotics AI Engineer 는 전문연구요원 공고가 따로 있습니다. 상장 준비에 맞춘 IR Lead 공고도 열려 있습니다. 채용 문의는 careers@superb-ai.com 입니다.
이렇게 지원하면 좋아합니다 공개된 채용 기준과 리더의 말에서 정리했습니다
이현동 부대표는 FDE 의 본질을 전문가의 암묵지를 인수인계 가능한 형식지로 바꾸는 일이라고 설명했습니다. FDE 나 수행 PM 에 지원한다면 현장에서 알아낸 것을 매뉴얼, 데이터셋, 평가 기준으로 남긴 사례를 준비하세요.
회사는 영상 데이터를 3D 공간으로 복원하고 시뮬레이션과 실물 수집, 순찰 수집으로 로봇 학습 데이터를 만든다고 블로그에 공개했습니다. 3DGS, 포즈 추정, 시뮬레이터 경험이 있으면 앞에 두세요.
정부과제와 지역 수행 PM 공고는 경력 10년 이상을 요구합니다. 국가 R&D 과제나 공공 AI 사업의 일정, 정산, 보고를 관리해 본 경험을 구체적으로 적으세요.
회사가 공개한 채용 안내, 대표와 리더의 인터뷰, 채용공고에 반복해서 나오는 표현을 근거로 정리한 해석입니다. 합격을 보장하지 않습니다.
이 직무는 이런 사람을 찾습니다 기술블로그, 채용 인터뷰, 링크드인에서
데이터·AI 1
데이터 구축 PM은 고객 AI 프로젝트에 맞는 데이터를 정해진 기간에 가공해 넘기는 일로, 누가 얼마나 투입될지와 어떤 위험이 있을지를 먼저 예측한다고 설명했습니다. 명은환 PM은 작업자 각자의 강점을 파악해 가이드라인을 주는 역할을 선생님에 빗댔고, 두 사람 모두 기획자와 제조업에서 옮겨 온 이직자였습니다. 원하는 성격의 프로젝트에 손을 들어 참여할 수 있고 실력 중심 문화라고 전했습니다. 2022년 글이라 지금의 과제 수행 PM과 업무 범위가 다를 수 있습니다.
김나영, 명은환 (Project Manager) · 슈퍼브에이아이 블로그 (팀 문화) · 2022-11기타 2
작년 4위에서 올해 1위로 오른 이유를 사전학습 성능 확인에서 산업 현장 적응 체계 만들기로 질문을 바꾼 데서 찾았고, 다른 프로젝트와 병행한 탓에 가벼운 모델로 실험을 빠르게 돌린 것이 결정적이었다고 했습니다. 밤사이 실험이 자동으로 돌도록 AI 어시스턴트를 연구에 적극적으로 쓰는 것이 팀의 기본 방식이라고 소개했고, 연구가 제품이 되고 제품 노하우가 다시 연구로 돌아오는 순환을 함께 만들 동료를 찾는다고 밝혔습니다.
고경렬 (머신러닝 엔지니어, CVPR 2026 퓨샷 객체 탐지 챌린지 우승팀) · 슈퍼브에이아이 블로그 (테크, 구성원 인터뷰) · 2026-06FDE의 핵심 일을 숙련자의 머릿속 노하우를 다음 사람이 넘겨받을 수 있는 문서와 데이터로 바꾸는 것으로 설명했고, 그 결과는 모델 성능으로 다시 검증해야 믿을 수 있다고 했습니다. 암묵지를 끌어내는 질문을 설계하고 센서를 고르려면 산업 지식과 AI 지식이 동시에 필요하다고 강조했습니다. 공정이 바뀌면 기준도 바뀌므로 사람이 떠나도 돌아가는 재학습 구조를 같이 만들어야 한다고 덧붙였습니다.
이현동 부대표 (국회 K-FDE 정책간담회 토론) · 슈퍼브에이아이 블로그 (보도자료) · 2026-09지원 전에 알아둘 것
- 이력서 양식은 자유입니다. 서류 결과는 마감 후 2주 안에 오니 그 사이 다른 포지션도 함께 살펴보세요. 중복 지원이 되고, 회사가 더 맞는 직무를 제안하기도 합니다.
- 지방 수행 PM 공고는 근무지가 대구, 부산, 대전, 전주, 광주, 천안으로 나뉘고 1년 계약직입니다. 제목의 지역과 고용 형태를 꼭 확인하세요.
- 회사 블로그 '테크' 태그에 3D 복원, 1인칭 영상 손 동작 추적, 로봇 학습 데이터 수집 글이 올라옵니다. Physical AI 와 Robotics 공고라면 이 글들을 읽고 가세요.
- FDE 공고를 본다면 회사 부대표가 국회 간담회에서 밝힌 관점(현장 작업을 형식지로 바꾸고 모델 성능으로 검증해야 한다)을 참고하세요. 현장에서 얻은 지식을 문서와 데이터로 남긴 경험이 설득력이 있습니다.
- 딱 맞는 공고가 없으면 채용 사이트의 인재풀에 등록할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
슈퍼브에이아이 채용 절차는 어떻게 되나요?
슈퍼브에이아이 채용은 서류 전형 (자유 양식) → 직무 인터뷰 → 컬처핏 인터뷰 → 포지션에 따라 사전 과제나 발표 추가 순서로 진행됩니다. 채용 사이트 FAQ 기준 대부분 직무 인터뷰와 컬처핏 인터뷰로 진행하고, 포지션에 따라 사전 과제나 발표가 붙거나 일부 전형이 빠집니다.
슈퍼브에이아이에 어떻게 지원하면 좋을까요?
슈퍼브에이아이에 지원할 때 도움이 되는 점은 현장 지식을 데이터와 문서로 남긴 경험, 3D 와 시뮬레이션 경험은 Physical AI 공고에서 강점, 공공 과제 PM 은 정부 사업 관리 경험을입니다. 이현동 부대표는 FDE 의 본질을 전문가의 암묵지를 인수인계 가능한 형식지로 바꾸는 일이라고 설명했습니다.
슈퍼브에이아이은 어떤 사람에게 맞나요?
공장, 물류센터, 건설 현장처럼 변수가 많은 곳의 영상 문제를 고객 옆에서 풀고, 그 경험을 제품과 데이터로 쌓는 일에 흥미가 있는 사람.
슈퍼브에이아이 분위기와 평판은 어떤가요?
자주 언급되는 강점은 현대자동차, 삼성, KT, 토요타, 닛폰스틸 등 100곳 넘는 고객을 두었다고 밝힌다, 창립 8주년 글에서 1억 3천만 장 넘는 산업 데이터와 81건 특허를 자산으로 꼽았다, 상장 준비 단계라 공시와 IR 자료가 늘고 있다입니다. 약점으로는 매출과 손익 숫자를 공식 채널에 밝히지 않았다 (창립 8주년 글에 전년 대비 매출이 두 배 넘게 늘었다는 설명만 있다), 지방 현장 PM 공고는 1년 계약직이다, 복리후생 정보가 공식 채용 사이트에 없다이 꼽힙니다.
슈퍼브에이아이 재정 상태는 안정적인가요?
매출과 손익 숫자는 공식 채널에 없습니다.
슈퍼브에이아이 복지는 무엇이 있나요?
복리후생 항목을 공식 채용 사이트와 공고에서 따로 확인하지 못했습니다 등이 있습니다.
진행 중인 공고 21건
직군/경력으로 걸러 보려면 채용공고 페이지에서 슈퍼브에이아이만 보기
슈퍼브에이아이는 흔히 AI 스타트업으로 묶여 비교됩니다. AI 스타트업 채용 비교에서 공고, 신입 공고, 전형을 나란히 볼 수 있습니다.
같은 업종 회사의 공고는 AI·SaaS 채용 (25곳)에서 함께 볼 수 있습니다.