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파이프라인, 모델 학습을 위한 Training System, 모델의 기능과 성능을 검증하는 Benchmark, 로봇을 실제로 제어하는 Robot Control System, 그리고 GPU 등 인프라 자원을 균형 있게 제공하는 Infra System까지 폭넓은 프로덕트를 개발하고 있습니다.\n조직은 Research Engineer와 Software Engineer 등으로 구성되어 있으며, 모델 개발과 소프트웨어 개발 중 어느 영역에 더 집중하느냐의 차이만 있을 뿐 각 역할 간의 경계는 비교적 유연하게 운영되고 있습니다. 특히 Robotics Foundation Model 개발을 위해 Academy Researcher들과 긴밀하게 협업하며 공동 연구를 진행하고, Robot Hands 및 Sensor 개발 파트너들과의 협업은 물론, 사내에서는 Business Developer와도 밀접하게 협력하고 있습니다.\n포지션명\nData Platform Engineer\n포지션 개요\n로보틱스 AI 개발에서 데이터 파이프라인은 단순한 지원 시스템이 아니라, 모델 실험 속도와 학습 안정성을 결정하는 핵심 인프라입니다.\n이 역할은 로봇에서 생성되는 대규모 멀티모달 데이터를 수집부터 전처리, 저장, 로딩, 학습에 이르기까지 하나의 흐름으로 자동화하고 최적화하는 작업을 수행하며, 로보틱스 모델 연구자와 엔지니어가 데이터 병목 없이 실험에 집중할 수 있도록 전체 개발 생산성을 실질적으로 높이는 시스템을 구축합니다.\n멀티모달 데이터를 안정적으로 흐르게 만들고 로보틱스 개발의 속도를 끌어올릴 수 있는, 열정을 가진 뛰어난 분들의 합류를 기다립니다.\n주요 업무\n 학습 데이터 파이프라인 구축 및 성능 개선\n학습 데이터 수집부터 로딩까지의 End-to-End 데이터 파이프라인 설계\n데이터 오프로딩(offload) 이후 모델/엔지니어링 팀이 즉시 활용할 수 있도록 처리 지연 최소화\n대규모 데이터 처리 병목 분석 및 throughput / latency 최적화\n대규모 데이터 수집 및 전처리 자동화\n카메라, Depth, IMU, joint state, force/torque 등 멀티모달 로봇 센서 데이터 수집 파이프라인 구축\n노이즈 제거, 시간 정렬, 동기화, 형식 변환 등 전처리 작업의 자동화 및 병렬화\n데이터 재처리를 고려한 idempotent한 전처리 구조 설계\n 데이터 저장소 설계 및 최적화\n대용량 시계열(time-series) 및 구조화 데이터를 위한 스토리지 아키텍처 설계\nParquet, MCAP, protobuf 등 로봇 로그 포맷을 고려한 스키마 및 파티셔닝 전략 수립\n학습/분석/백테스트 워크로드를 고려한 저장 비용·성능 최적화\n 데이터 로딩 및 학습 연동 최적화\n모델 학습 시 I/O 병목을 최소화하는 데이터 로딩 구조 설계\n샘플링 전략, sharding, caching 등을 활용한 대규모 학습 데이터 접근 최적화\n분산 학습 환경(GPU/멀티노드)에서의 데이터 로딩 안정성 확보\n데이터 파이프라인 통합 및 자동화\n로봇 테스트 및 시뮬레이션 파이프라인과 데이터 시스템 통합\nCI/CD 환경과 연동된 자동 데이터 처리·검증 워크플로우 구축\n데이터 품질 체크, 처리 실패 감지 및 자동 복구 로직 구현\n 모니터링 및 운영 안정성 확보\n데이터 처리량, 지연 시간, 실패율 등에 대한 모니터링 시스템 구축\n파이프라인 장애 발생 시 원인 분석 및 신속한 대응 체계 마련\n장기 운영을 고려한 관측성(observability) 및 알림 체계 설계\n자격 요건\n 프로그래밍 및 데이터 처리 역량\nPython 기반 데이터 처리 경험 (Pandas, Polars, PySpark 등)\n대규모 데이터셋을 다룬 경험 및 성능 최적화 능력\nSQL/NoSQL 데이터베이스 설계, 인덱싱, 쿼리 튜닝 이해\n 데이터 엔지니어링 및 인프라 경험\n대규모 데이터 파이프라인 또는 데이터 플랫폼 구축·운영 경험\n분산 파일 시스템 및 오브젝트 스토리지(HDFS, AWS S3 등) 활용 경험\n컨테이너 기반 환경(Docker 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