[Intern] 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 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 Engineer Intern은 팀의 연구자들과 함께 RFM의 코어 기술 연구·개발에 참여합니다. 멀티모달 모델과 학습 알고리즘을 이해하고, 논문 및 기존 코드의 구현·재현, 학습 실험, 결과 분석을 통해 모델 개선에 기여합니다. 관심 분야와 경험에 맞는 연구 과제를 수행하며, 연구 아이디어가 실제 로봇의 행동으로 이어지는 과정을 경험할 수 있습니다.

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 참여
• Vision·language와 force, tactile 등 물리 세계의 다양한 센서 신호를 활용하는 멀티모달 모델의 구현 및 실험
• 복잡하고 긴 작업을 계획하고 정밀하게 실행하는 모델 구조에 대한 논문 조사, 기존 방법 재현 및 개선 아이디어 검증
• 학습 알고리즘 구현 및 실험
• 모방학습(IL)과 강화학습(RL) 기반 policy 학습 코드 구현 및 학습 실험 수행
• 학습 데이터와 성공/실패·행동 과정 등 학습 신호를 분석하고, 조건별 비교 실험을 통해 모델 개선에 기여
• 모델 검증
• 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 팀과 함께 성공률·일반화·수행 속도·안정성 등을 평가
• 실험 결과와 실패 사례를 정리·분석하고, 이를 반영한 개선 실험 수행
• 협업 및 기술 문서 작성
• 팀 및 협력 대학 연구실의 연구자들과 실험 결과를 공유하고 공동 연구 과제에 참여
• 재현 가능한 실험 기록과 기술 문서 작성, 연구 결과에 따른 technical report·기술 블로그·데모 제작 참여

자격 요건

• Deep Learning & Generative Model에 대한 기초 이해
• 신경망의 학습 원리를 이해하고, Transformer, Diffusion, Flow Matching 등 주요 모델 중 하나 이상을 학습하거나 구현해 본 경험
• AI 모델 구현 및 실험 경험
• 수업·개인 프로젝트·학부 연구·연구실 활동 등에서 딥러닝 모델을 구현하거나 학습·평가해 본 경험
• VLA, 멀티모달 모델(VLM), 모방학습(IL), 강화학습(RL) 등 로봇 학습 분야에 대한 관심과 학습 의지
• Python 및 딥러닝 프레임워크 활용 능력
• Python과 PyTorch 또는 JAX를 활용해 모델 코드를 읽고 수정하며 실험을 수행할 수 있는 역량
• 연구를 배우고 함께 문제를 해결하는 태도
• 관련 논문과 기술 문서를 읽고 핵심 내용을 이해하려는 자세
• 실험 과정과 결과를 체계적으로 기록하고, 질문과 피드백을 통해 팀과 협업할 수 있는 역량

우대 사항

• VLA·멀티모달 모델 또는 policy 학습 경험
• VLA/VLM, 모방학습(IL), 강화학습(RL) 관련 논문 재현이나 프로젝트 경험
• Offline-to-Online RL, reward/value model 등 심화 주제를 학습하거나 실험해 본 경험
• 실제 로봇 또는 시뮬레이션 환경 경험
• MuJoCo, Isaac Sim 등 시뮬레이션 또는 실로봇 환경에서 모델을 실행·평가해 본 경험
• 모델 학습 환경 활용 경험
• GPU 환경에서 모델을 학습해 본 경험 또는 분산 학습(Multi-GPU/Multi-node)에 대한 이해
• 물리 세계 모델링에 대한 학습·연구 경험
• World model, video generation 등 물리 세계를 학습으로 모델링하는 주제의 프로젝트나 연구 경험
• 연구 결과 정리 및 공유 경험
• 논문 재현 결과, 프로젝트 보고서, 기술 블로그 또는 오픈소스 기여 등 자신의 실험과 구현 내용을 공유해 본 경험
• AI·로보틱스 분야의 학부 연구, 학회·워크숍 논문 작성 또는 발표 경험

근무 조건

• 근무기간: 3~6개월 (성과에 따라 정규직 제안 가능)
• 근무시간: 주 5일 / 09:00 ~ 18:00 (출근 시간 조정 가능)
• 근무지: 서울 강남구 테헤란로 415 L7 강남 오피스동 5, 7F

지원 방법

• 제출서류 :
• 이력서 (영문 또는 한글)
• (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 > 코딩테스트 > 인터뷰 > 최종 합격
• 서류 전형 합격 시 개별적으로 연락이 진행될 예정입니다.
• 절차 상 필요한 경우 면접 과정 및 형식은 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 선물: 명절에는 소정의 선물을 전합니다.