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

ML Performance Engineer

포지션 소개

RLWRLD는 로봇이 세상을 인식하고 판단하며 행동할 수 있도록 Robotics Foundation Model을 개발합니다. 여러 모델 팀이 VLA, world model 등 서로 다른 모델을 학습하고, 이 모델들은 클라우드 GPU와 로봇 위 엣지 디바이스에서 실행됩니다.

ML Performance Engineer는 이 모델들이 더 빠르게 학습하고 추론하도록 만듭니다. 병목을 측정하고 개선하는 일부터, 그 개선 루프를 시스템으로 만들어 연구자가 스스로 성능을 개선하는 문화를 만드는 일까지 맡습니다.

주요 업무

학습 최적화
Nsight Systems, PyTorch profiler를 활용한 학습 경로 병목 분석
분산 학습 효율화와 커널 수준 병목 개선
최신 GPU 세대 지원을 위한 스택 업그레이드와 성능 평가
추론·엣지 최적화
로봇 실시간 제어를 위한 policy inference latency 최적화
양자화, compile, CUDA graph 등 실행 경로 최적화
eval·serving을 위한 서버 inference 처리량 개선
최적화 체계 구축
모델 팀 공통 성능 측정 하네스와 상시 계측
최적화가 모델 결과를 바꾸지 않았는지 판정하는 기준 설계
에이전트 기반 측정·실험·판정 루프 구축
검증된 최적화 기법의 카탈로그·라이브러리화
성능 회귀 감지와 CI 연동
연구 조직과의 협업
새 모델 아키텍처의 성능 특성을 설계 초기부터 함께 검토
실측 기반 성능 판단 방식 전파

자격 요건

ML 시스템, 성능 엔지니어링 또는 HPC 분야 경력 5년 이상
PyTorch 학습·추론 workload를 프로파일링하고 성능을 개선한 경험
PyTorch 실행 모델에 대한 이해
멀티 GPU·멀티노드 분산 학습 경험 (DeepSpeed, FSDP, NCCL)
에이전트를 활용한 엔지니어링 루프를 설계하고 지속적으로 운영해본 경험
Python, C++ 코드를 읽고 작성할 수 있는 역량

우대 사항

CUDA, Triton 커널 작성 및 Nsight Compute 기반 커널 분석 경험
Jetson 등 엣지 디바이스 배포, TensorRT 등 inference 런타임 경험
vLLM등을 이용한 사내 사용자 + 외부 고객을 대상으로 한, 대용량 LLM Serving 경험
FP8, INT8, FP4 양자화 적용과 정확도 영향 검증 경험
Intel, Qualcomm, NPU 등 NVIDIA 외 온디바이스 경험 - 하드웨어 포팅, chip requirement 정의, 발주 계획
VLA, world model 등 로보틱스·멀티모달 모델 경험
비디오 등 멀티모달 데이터 로딩 파이프라인 최적화 경험
PyTorch, vLLM 등 ML 시스템 오픈소스 기여

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.