Research Engineer

리얼월드(RLWRLD) 는 로봇이 인간처럼 세상을 인식하고 사고하며 행동할 수 있게 만드는 로보틱스 파운데이션 모델(Robotics Foundation Model)을 개발하는 Physical AI 선도 기업입니다.

AI·로보틱스 분야의 깊은 연구 역량과 글로벌 데이터 협력 네트워크를 바탕으로, 고자유도 로봇 손의 정밀한 조작을 가능하게 하는 Robotics Foundation Model을 개발하고 있습니다. 최근 공개한 RLDX-1은 다양한 로봇 하드웨어와 환경에 적용 가능한 차세대 모델로, 제조·물류·서비스 등 실제 산업 현장에서 활용 가능한 범용 로봇 지능 구현을 목표로 고도화되고 있습니다. 또한 국내외 VC 및 대기업으로부터 약 600억 원 규모의 시드 투자를 유치하며 빠르게 성장하고 있으며, AI·로보틱스 분야의 뛰어난 인재들이 합류하고 있습니다.

포지션 소개

지난 몇 년간 AI는 언어와 이미지 - 디지털 영역의 지능 - 에서 도약을 이뤄냈습니다. RLWRLD는 그 다음 단계를 만듭니다. AI의 문제 영역을 물리 세계(Physical World)로 확장하는 것 입니다.

우리는 산업 현장에 바로 배치 가능한 Robot Foundation Model(RFM) 을 만듭니다. 데모 영상이 아니라, 환경 변화에 강건하고(robust) 사람의 작업 속도를 따라가는 모델이어야 실제 현장에 설 수 있습니다.

Research Engineer는 연구팀이 만든 코어 기술을 production-grade의 확장 가능한 RFM으로 엔지니어링 하는 팀의 일원입니다. 모델(RLDX 시리즈)을 재현 가능하고 신뢰성 있는 상태로 출시하고, 벤치마크·평가 인프라 위에서 지속적으로 개선·유지합니다. 릴리즈 엔지니어링부터 train-inference parity, 평가·벤치마킹, 학습 효율까지 - 모델을 둘러싼 엔지니어링 문제 전반을 넓게 다룹니다.

측정 가능한 엔지니어링으로 모델을 실제로 끌어올리는 데서 동기를 얻는 분 을 찾습니다. 모델 연구가 어떻게 돌아가는지 알면서, 그것을 견고한 시스템으로 만드는 일에 더 강점과 관심이 있는 분이라면 가장 잘 맞습니다.

주요 업무

• RFM 릴리즈 엔지니어링
• 모델·코드를 검증된 상태로, 반복 가능한 프로세스로 출시 (RLDX 시리즈 릴리즈)
• clean-clone 재현 검증, 회귀(regression) 방지, 릴리즈 체크리스트·브랜치 전략 운영
• Train-inference parity & 추론 검증
• 학습과 추론의 데이터 전처리·프로토콜 일치를 검증하는 체계 구축
• 릴리즈 모델의 추론 정확성 검증, latency 프로파일링·병목 진단
• 평가·벤치마킹 인프라
• 벤치마크 suite를 재현 가능하게 실행·추적하고 SOTA와 비교하는 인프라 운영
• 모델 개선·ablation이 측정 가능한 지표 위에서 돌게 하는 실험 하네스 구축
• 학습 효율 엔지니어링 (model-code 레벨)
• data loading·전처리 병목 진단과 최적화 (비디오 디코딩, 포맷 선택)
• sequence packing 등 학습 코드 레벨의 효율 개선
• 코드베이스 & 협업
• 연구 코드를 공유 가능하고 유지보수 가능한 코드베이스로 - 컨벤션·CI·리팩토링

필수 자격 요건

• ML 시스템 엔지니어링 역량
• Python(PyTorch) 기반 학습·추론 파이프라인을 구현·디버깅할 수 있는 프로그래밍 역량
• 딥러닝 모델 학습·실험 경험
• 모델을 직접 학습·평가·분석해 본 경험 (연구실·산업 무관) - 모델 연구가 어떻게 돌아가는지 아는 상태에서 엔지니어링할 수 있어야 합니다
• 소프트웨어 엔지니어링 기본기
• Git 기반 협업, 테스트, CI/CD, 코드 리뷰 경험과 재현성(reproducibility)에 대한 감각
• 지표로 사고하는 태도
• 문제를 측정 가능한 지표로 정의하고, 개선을 숫자로 증명하는 방식의 일하기

우대 사항

• VLA·멀티모달 모델 또는 로봇 학습 경험
• VLA/VLM 학습·추론 파이프라인을 다뤄 봤거나, 시뮬레이션·실로봇 환경에서 policy를 검증해 본 경험
• 대규모 학습 환경 경험
• Multi-GPU/Multi-node 분산 학습, FlashAttention 등 학습 효율 최적화 경험
• 비디오·시계열 데이터 파이프라인 경험
• torchcodec/decord 등 비디오 디코딩, lerobot/hdf5/rlds 등 로봇 데이터 포맷 경험
• 모델 릴리즈·오픈소스 경험
• HuggingFace 등으로 모델·코드를 공개하고 유지보수해 본 경험
• 프로파일링·최적화 경험
• 학습·추론 병목을 계측(profiling)하고 개선해 본 경험

근무 조건

• 근무장소 : 서울 강남구 테헤란로 415 L7 강남 오피스동 5, 7F
• 근무기간 : 정규직
• 해당 포지션은 전문연구요원 대상자의 신규 편입 및 전직 지원이 가능합니다.
• 수습 기간 안내
• 입사 시 3개월의 수습 기간이 적용됩니다.
• 수습 기간 동안 근무 태도와 역량 평가를 진행하며, 평가 결과에 따라 수습 기간이 연장되거나 채용이 취소될 수 있습니다.

지원 방법

• 제출서류 :
• 이력서 (한글 또는 영문)
• (선택) 본인의 역량을 보여줄 수 있는 포트폴리오, 연구자료, 프로젝트 자료 등 추가 제출 가능
• 지원 마감: 상시 모집 (채용 시 마감)

전형 절차

• 서류 전형 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 최종 합격
• 서류 전형 합격 시 개별적으로 연락이 진행될 예정입니다.
• 절차 상 필요한 경우 커피챗·코딩테스트가 포함될 수 있습니다.

근무 환경 및 지원

• 유연근무제: 출퇴근 시간을 자율적으로 조정해 각자의 리듬에 맞게 일합니다.
• 업무 장비·소프트웨어 지원: 직무에 맞는 업무 장비와 필요한 소프트웨어를 지원합니다.
• 기본 편의시설 운영: 사내 스낵바와 커피 머신을 운영하고 있습니다.
• 명절 및 생일 선물: 명절과 생일에는 소정의 선물을 전합니다.
• 건강검진 지원: 정기적인 건강검진으로 건강 관리를 돕습니다.