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.

포지션명

Robotics Deployment Engineer

포지션 개요

RLWRLD의 Robotics Deployment 조직은 직접 수집한 현장 데이터와 자체 Robotics Foundation Model(RFM)을 기반으로 휴머노이드가 실제 산업 현장에서 일하게 만듭니다.

Robotics Deployment Engineer는 모델 학습부터 시스템 통합, 현장 배포와 운영 안정화까지, 로봇이 실제 환경에서 가치를 증명하는 전 과정을 담당하는 역할입니다.

Robotics Deployment Engineer는 Robotics Deployment(RD) 팀의 일원으로서, 현장의 문제를 로보틱스 기술로 풀 수 있는 형태로 정의하고 파트너와 성공 기준을 합의하며 PoC를 기획부터 결과까지 리드합니다. 데이터·모델·시스템을 넘나들며 로봇 배포를 End-to-End로 작동하게 만드는 중심 역할을 수행합니다.

주요 업무

VLA / 로봇 정책 모델 학습 및 개선
이미지, 영상, 언어 명령, 로봇 상태, 액션 데이터를 활용하여 VLA 기반 정책 모델을 학습·튜닝하고, 현장 태스크 성능 향상을 위해 데이터와 모델을 반복적으로 개선합니다.
실제 환경의 rollout 결과와 실패 케이스를 분석하고, 이를 기반으로 데이터 수집 및 재학습 전략을 수립합니다.
로봇 시스템 통합 및 현장 배포
로봇 하드웨어, 센서, 카메라, 정책 모델, 제어 시스템을 통합하고, 네트워크 등 현장 인프라를 구성하여 학습된 모델을 실제 환경에 배포합니다.
teleoperation, calibration, safety stop, monitoring 등 실제 로봇 운영에 필요한 시스템을 현장에 구축합니다.
현장에서 발생하는 문제를 데이터·모델·시스템 관점에서 진단하고 빠르게 해결책을 도출합니다.
데이터 큐레이션 및 평가 파이프라인 구축
프로젝트별 데이터 수집, 전처리, 검증, 큐레이션 파이프라인을 구축합니다.
offline eval, simulation eval, real-world eval을 설계하여 모델 성능을 정량적·정성적으로 평가합니다.
현장 문제 정의와 PoC end-to-end 오너십
파트너의 작업 현장을 직접 관찰·분석하여, 실제로 필요한 것이 무엇인지 파악하고 로보틱스 기술이 풀 수 있는 문제로 재정의합니다.
성공 기준(성공률, 사이클 타임, 정밀도 등)을 파트너와 함께 합의하고, 이를 달성하기 위한 기술 접근을 설계합니다.
프로젝트의 scope, 일정, 마일스톤, 리스크를 관리하며 PoC를 기획부터 결과 보고까지 리드합니다.

자격 요건

엔지니어링 역량
소프트웨어 엔지니어링 실무 경험이 있으신 분 (Python 기반 개발 및 시스템 통합 경험)
통제되지 않은 실제 환경에서 동작하는 시스템을 만들어 본 경험이 있으신 분 (로봇·자율 시스템 외에도 제조, 물류, IoT, 인프라 등)
모델 학습·추론 등 머신러닝 실무 경험이 있거나, 딥러닝 모델의 학습·평가 사이클에 대한 이해가 있으신 분
로봇의 인지·제어·시스템 통합 경험 또는 VLA, Imitation Learning 등 로봇 정책 학습 모델에 대한 이해가 있으시면 더욱 좋습니다
문제 해결 및 프로젝트 리드 역량
모호하고 복잡한 현실의 문제를 구조화하고, 기술적으로 실행 가능한 솔루션으로 좁혀본 경험이 있으신 분
프로젝트를 처음부터 끝까지 리드해 본 경험이 있으신 분 - 일정·scope·이해관계자 관리를 포함한 프로젝트 매니징 역할을 수행해 보신 분
커뮤니케이션 및 실용적 마인드셋
다양한 배경의 사람들(현장 운영자, 연구자, 엔지니어, 의사결정권자)과 명확하게 커뮤니케이션할 수 있으신 분
완벽한 이론보다 실제로 작동하는 시스템을 만드는 데 동기를 느끼시는 분 - 현장의 제약 안에서 동작하는 해법을 찾고, 결과로 증명하는 것을 선호하시는 분

기술 스택

Engineering: Python, C++, Linux 환경, 시스템 통합, API 설계 및 연동
Robotics: ROS/ROS2, 로봇 arm/mobile robot 운영, teleoperation, calibration
AI/ML: PyTorch 기반 모델 학습·추론, 데이터 수집·큐레이션, 모델 평가 설계
Field/Infra: 현장 로봇·센서·카메라 셋업, 모니터링, 트러블슈팅

우대 사항

초기 단계 로보틱스, 자율주행, Physical AI, AI 인프라 회사에서 근무하거나 창업한 경험
실제 파트너 환경에서 로봇, 자율주행, Physical AI 시스템의 PoC·현장 테스트·운영 안정화를 수행한 경험
Forward Deployed Engineer, Solutions Engineer, 기술 컨설턴트 등 기술과 비즈니스의 접점에서 일해 본 경험
VLA/VLM, Imitation Learning 등 로봇 정책 학습 모델에 대한 이해 또는 배포 경험
초기 단계 스타트업에서 역할 경계 없이 일해 본 경험 또는 창업 경험
영어 또는 일본어로 해외 파트너·연구자와 협업할 수 있는 커뮤니케이션 역량

근무 조건

근무장소 : 서울 강남구 테헤란로 415 L7 강남 오피스동 5, 7F
근무기간 : 정규직
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 > 코딩테스트 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 최종 합격
절차 상 필요한 경우 면접 과정 및 형식은 추가되거나 변경될 수 있으며, 인터뷰 이전 커피챗을 요청드릴 수 있습니다.
서류 전형 합격 시 개별적으로 연락이 진행될 예정입니다.

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.