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.
조직 소개
RLWRLD의 프로덕트 조직은 RLWRLD의 모든 프로덕트를 개발하는 부서로, 기획·개발·연구 전반을 책임지고 있습니다.
주요 역할로는 RLWRLD의 근간이 되는 Robotics Foundation Model 개발을 비롯해 해당 모델을 API/SDK 형태로 제공하는 일까지 포함합니다. 이와 더불어 데이터 수집·정제·가공을 위한 텔레오퍼레이션 및 데이터 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.
조직은 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.
포지션명
Reinforcement Learning Research Engineer
포지션 개요
우리는 시뮬레이션을 넘어, 실제 산업 현장의 복잡성을 물리적 로봇에서 직접 해결하는 Real-world Robot Learning 혁신가를 찾고 있습니다.
이 역할은 실험실 수준의 알고리즘을 넘어, 대규모 데이터를 활용한 Offline-to-Online RL 전략을 통해 실로봇 환경에서 정책(Policy)을 지속적으로 고도화하는 핵심 과제를 수행합니다. 특히 시각, 언어, 동작이 통합된 VLA(Vision-Language-Action) 기반의 거대 End-to-End 모델을 설계하고, 이를 실제 로봇 시스템에 맞춰 최적화하여 현장에서 즉시 작동하는 수준의 지능형 제어 모델을 구현합니다.
단순한 아키텍처 설계를 넘어, 실제 환경의 불확실성을 데이터로 돌파하며 차세대 로보틱스의 High-performance Control Policy를 완성할 인재의 합류를 기다립니다.
주요 업무
- VLA 기반 고성능 제어 정책(Policy) 개발
- Generative Model 기반 RL 연구: Diffusion, Flow Matching, Auto-regressive 등 고차원 표현력을 가진 모델에 최적화된 강화학습 알고리즘 설계 및 구현
- Imitation Learning의 한계 돌파: 모방 학습만으로는 달성하기 어려운 복잡한 행동(Complex Behavior)과 예외 상황 대응력을 확보하기 위한 효율적인 RL 기법 연구
- 실전형 Offline-to-Online RL 파이프라인 구축
- Data-efficient RL: 대규모 오프라인 데이터셋을 효과적으로 활용하고, 최소한의 실로봇 상호작용으로 성능을 극대화하는 Sample-efficient Offline-to-Online 알고리즘 개발
- Scalable Pipeline: 연구 단계를 넘어 실제 서비스 모델에 RL을 지속적으로 적용하고 개선할 수 있는 강력한 학습/배포 파이프라인 설계
- 멀티모달 기반의 정교한 Reward Modeling
- Complex Task Reward Design: 멀티모달(Vision, Tactile, Language 등) 데이터를 활용하여 복잡한 Manipulation Task의 성공 여부와 진행도를 정교하게 평가하는 Reward Model 연구
- Human-in-the-loop & Scalable Supervision: 실제 산업 현장에서의 피드백을 학습 신호로 변환하는 메커니즘 개발
- 실로봇 중심의 성능 검증 및 교차 직군 협업
- Real-world Validation: 개발된 모델을 실제 로봇 매니퓰레이터에 탑재하여 성능 데이터를 분석하고, 현장 적용성을 최우선으로 검증
- Cross-functional Collaboration: 시스템 엔지니어, 하드웨어 엔지니어와 긴밀히 협업하여 알고리즘이 로봇 시스템 전체의 최적 성능(Latency, Stability 등)으로 이어지도록 통합 구현
자격 요건
- Deep Learning & Generative Model에 대한 깊은 이해
- Transformer, Diffusion, Flow Matching 등 최신 아키텍처를 이해하고, 이를 로봇 제어 목적에 맞게 구현 및 최적화할 수 있는 역량
- VLA 또는 대규모 VLM 연구/개발 경험
- 멀티모달 데이터를 결합하여 의사결정 및 제어 Policy를 설계하고, 대규모 모델을 로봇 태스크에 적용해 본 경험
- 강화학습(RL) 및 모방 학습(IL) 실무 역량
- Offline-to-Online RL, Offline RL(CQL, IQL 등) 알고리즘에 대한 깊은 이해와 실효성 있는 적용 경험
- Behavior Cloning을 넘어선 고급 모방 학습 기법 및 고차원 Action Space에서의 Policy 최적화 경험
- 언어 및 개발 환경 숙련도
- Python(PyTorch/JAX) 기반의 능숙한 모델링 및 실제 시스템 통합을 위한 프로그래밍 역량
우대 사항
- Real-world Robot Learning 프로젝트 경험
- 시뮬레이션에 의존하지 않고 실제 로봇 매니퓰레이터를 활용하여 End-to-End 제어 모델을 성공적으로 배포해 본 경험
- 로보틱스 특화 수학 및 최적화 지식
- 동역학(Dynamics), 확률 이론, 비볼록 최적화(Non-convex Optimization) 등 강화학습의 수학적 기초에 대한 깊은 통찰
- 최정상급 학술 역량
- NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, RSS, ICRA, IROS 등 AI 및 로보틱스 Top-tier 학회에 제1저자로 논문을 게재했거나 발표한 경험
- 대규모 모델 학습 및 인프라 활용 능력
- GPU 클러스터 환경에서 대규모 파라미터를 가진 모델의 분산 학습(Multi-GPU, Multi-node) 및 최적화 경험
- MLOps 및 데이터 엔지니어링 역량
- 실로봇에서 생성되는 대규모 상호작용 데이터를 체계적으로 관리하고 학습에 반영하기 위한 파이프라인 구축 경험
근무 조건
- 근무장소 : 서울 강남구 선릉로 561 (역삼동, 루비나빌딩)
- 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.
