Research Scientist

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 Robotics Foundation Model(RFM) 을 만듭니다. 데모 영상이 아니라, 환경 변화에 강건하고(robust) 사람의 작업 속도를 따라가는 모델이어야 실제 현장에 설 수 있습니다. 그리고 그리퍼로는 풀리지 않는, 정교한 손 조작(dexterous manipulation)이 필요한 문제 영역 에 먼저 집중합니다.

Research Scientist는 RFM의 코어 기술을 연구·개발합니다. 멀티모달 아키텍처와 학습 알고리즘을 연구하고, novelty 있는 연구 성과(주요 학회 타겟)를 차세대 모델 릴리즈로 통합하며, 그 결과를 technical report·기술 블로그·데모로 공개해 기술력을 알립니다.

국내 최고 수준의 대학 연구실들과의 공동 연구 체계 안에서 수십 명의 연구자들과 직접 협업하며 성장할 수 있습니다.

주요 업무

• VLA 기반 end-to-end 로봇 파운데이션 모델 연구·개발
• Vision·language를 넘어 force, tactile 등 물리 세계의 다양한 센서 신호를 통합하는 멀티모달 모델 아키텍처 설계
• 복잡하고 긴 작업을 계획하고 정밀하게 실행할 수 있는 모델 구조 연구
• 학습 알고리즘 연구
• 모방학습(IL)과 강화학습(RL)을 결합하여 환경 변화에 강건한 policy를 학습하는 기법 연구
• 성공/실패 결과를 넘어 행동의 과정까지 담아내는 풍부한 학습 신호의 설계와 활용
• 모델 검증
• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 성공률·일반화·수행 속도·안정성 등 실전 배포 기준의 성능 검증과 분석, 이를 반영한 개선 이터레이션
• 협업 및 기술 문서 작성
• 대학 연구실들과의 공동 연구 및 연구 성과의 모델 릴리즈 통합
• Technical report·기술 블로그 작성 및 대외 발표

자격 요건

• Deep Learning & Generative Model에 대한 깊은 이해
• Transformer, Diffusion, Flow Matching 등 최신 아키텍처를 이해하고 목적에 맞게 구현·최적화할 수 있는 역량
• VLA 또는 대규모 멀티모달 모델(VLM) 연구·개발 경험
• 멀티모달 데이터를 결합해 의사결정·행동 policy를 설계하고 대규모 모델을 실제 태스크에 적용해 본 경험
• 모방학습(IL) 또는 강화학습(RL) 기반 policy 학습 실무 역량
• 고차원 action space에서의 policy 학습·최적화 경험
• 언어 및 개발 환경 숙련도
• Python(PyTorch/JAX) 기반의 능숙한 모델링 및 시스템 통합 프로그래밍 역량

우대 사항

• 실제 로봇 또는 시뮬레이션 환경 경험
• MuJoCo, Isaac Sim 등 시뮬레이션 또는 실로봇 환경에서 학습 모델을 통합·검증해 본 경험
• RL 심화 경험
• Offline-to-Online RL, reward/value model 설계 등 실환경 지향 강화학습 경험
• 대규모 모델 학습 경험
• GPU 클러스터 분산 학습(Multi-GPU/Multi-node) 환경에서 대규모 모델을 학습해 본 경험
• 물리 세계 모델링 연구 경험
• World model, video generation 등 물리 세계를 학습으로 모델링하는 연구 경험
• 학술 역량
• NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, RSS, CoRL, ICRA, IROS 등 AI·로보틱스 top-tier 학회 논문 게재·발표 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 면접 과정은 추가되거나 변경될 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.