리얼월드(RLWRLD)는 로봇이 인간처럼 세상을 인식하고 사고하며 행동할 수 있게 만드는 로보틱스 파운데이션 모델(Robotics Foundation Model)을 개발하는 Physical AI 선도 기업입니다.
AI와 로보틱스 분야에서 축적한 깊은 연구 역량, 일본·한국 및 글로벌 산업 파트너와의 긴밀한 데이터 협력 네트워크를 기반으로, 고자유도 로봇 손의 정밀한 조작을 가능케 하는 RFM(Robotics Foundation Model)을 빠르게 발전시키고 있습니다. 또한, 글로벌 유수의 연구자 그룹 및 로봇·센서 솔루션 파트너들과의 협력을 통해 제조, 물류, 서비스 등 다양한 산업 현장에서 실질적인 시장 적용이 가능한 모델을 개발하고 있습니다.
2024년 말, 국내외 유수의 VC 및 대기업으로부터 약 210억 원의 시드 투자를 유치하며 대한민국 스타트업 역사상 최대 규모의 시드 투자를 기록한 리얼월드에는 AI·로보틱스 기술과 비즈니스 분야에서 혁신을 선도하고자 하는 뛰어난 인재들이 속속 합류하고 있습니다.
[언론 보도]
https://n.news.naver.com/article/020/0003628474
https://techcrunch.com/2025/04/14/rlwrld-raises-14-4m-to-build-foundation-model-for-robotics/
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1464S0U5A410C2000000/
https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002378605?sid=105
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
[Intern] AI Research Engineer
포지션 개요
혁신적인 인공지능 기반 로봇 제어 모델을 개발하고 적용할 수 있는 인재를 찾고 있습니다. 본 포지션은 로봇의 동작, 외형, 센서 인터랙션 등 복합적인 시스템 요소를 AI 모델링 기법으로 구현하여, 실제 환경에서의 최적 성능을 달성하는 데 기여하게 됩니다. 나아가 차세대 로보틱스 시스템에서 요구되는 고성능 모델 아키텍처 설계 및 최적화를 통해, 실제 로봇이 보다 지능적이고 효율적으로 학습·동작할 수 있는 기반을 마련하는 핵심 역할을 담당합니다.
미래 로보틱스 혁신의 중심에서, 당신의 창의력과 전문성이 빛날 기회를 만나보세요. 함께 도전하며 성장할 여러분을 기다립니다!
주요 업무
- VLA 및 액션 생성 모델 연구·개발
- 이미지·영상·언어 데이터와 로봇 액션(동작)을 통합적으로 다루는 모델 아키텍처 설계
- 멀티모달 정보를 효과적으로 처리하기 위한 딥러닝 기법 적용 및 최적화
- Imitation Learning(모방 학습) 기반 모델 구축
- 시연 데이터(Demonstration)를 활용하여 로봇의 제어 정책을 학습하는 알고리즘 개발
- 데이터 수집, 전처리 파이프라인 및 모델 검증 프로세스 설계
- 강화학습(RL) 기반 정책 학습
- RL 알고리즘(정책 기법, 가치 함수 기법 등)을 활용하여 로봇 제어 성능 향상
- 시뮬레이션 및 실제 환경에서의 학습 효율과 안정성을 고려한 알고리즘 연구
- 연구 결과 검증 및 협업
- 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 모델의 성능을 종합적으로 테스트하고 분석
- 로봇 시스템 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어 등 유관 부서와 협업하여 통합 구현 및 개선사항 도출
자격 요건
- 탄탄한 머신러닝/딥러닝 지식
- Neural Network, CNN/RNN, Transformers 등 핵심 모델 구조에 대한 이해와 실무 활용 능력
- 비전 또는 언어 모델 연구·개발 경험
- 비전 또는 언어 모델 설계 및 구현 능력
- 프로그래밍 역량
- Python, C++ 등 프로그래밍 언어를 활용한 로보틱스 AI 모델 개발 및 최적화 능력
- Git 등 버전 관리 시스템 활용 능력
우대사항
- Imitation Learning 및 강화학습(RL) 이해
- 모방 학습 알고리즘(DAgger, Behavior Cloning 등), RL 알고리즘(Q-learning, Policy Gradients 등) 적용 경험
- 시뮬레이션 및 실제 환경에서의 정책 학습 경험
- 로보틱스 또는 자율주행 프로젝트 경험
- ROS, 시뮬레이션 툴(MuJoCo, Issac Sim 등)을 활용한 실제 로봇/가상 환경에서의 모델 통합 경험
- 분산·병렬 학습 환경 경험
- GPU 클러스터 또는 HPC 환경에서 대규모 모델 학습을 진행하고 최적화한 경험
- 데이터 파이프라인 및 MLOps 경험
- 데이터 관리, 모델 서빙, CI/CD 등 머신러닝 라이프사이클 자동화 경험
- 수학/통계학적 분석 역량
- 확률 이론, 최적화 이론, 강화학습 수학적 기초 등에 대한 이해
- 논문 작성 및 학술대회 발표 경험
- Top-tier 학회/저널(ICRA, IROS, NeurIPS 등)에 로보틱스 AI 관련 논문 게재 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 선릉로 561 (역삼동, RUBINA 빌딩)
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 및 생일 선물: 명절과 생일에는 소정의 선물을 전합니다.
- 건강검진 지원: 정기적인 건강검진으로 건강 관리를 돕습니다.
리얼월드(RLWRLD)는 로봇이 인간처럼 세상을 인식하고 사고하며 행동할 수 있게 만드는 로보틱스 파운데이션 모델(Robotics Foundation Model)을 개발하는 Physical AI 선도 기업입니다.
AI와 로보틱스 분야에서 축적한 깊은 연구 역량, 일본·한국 및 글로벌 산업 파트너와의 긴밀한 데이터 협력 네트워크를 기반으로, 고자유도 로봇 손의 정밀한 조작을 가능케 하는 RFM(Robotics Foundation Model)을 빠르게 발전시키고 있습니다. 또한, 글로벌 유수의 연구자 그룹 및 로봇·센서 솔루션 파트너들과의 협력을 통해 제조, 물류, 서비스 등 다양한 산업 현장에서 실질적인 시장 적용이 가능한 모델을 개발하고 있습니다.
2024년 말, 국내외 유수의 VC 및 대기업으로부터 약 210억 원의 시드 투자를 유치하며 대한민국 스타트업 역사상 최대 규모의 시드 투자를 기록한 리얼월드에는 AI·로보틱스 기술과 비즈니스 분야에서 혁신을 선도하고자 하는 뛰어난 인재들이 속속 합류하고 있습니다.
[언론 보도]
https://n.news.naver.com/article/020/0003628474
https://techcrunch.com/2025/04/14/rlwrld-raises-14-4m-to-build-foundation-model-for-robotics/
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1464S0U5A410C2000000/
https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002378605?sid=105
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
[Intern] AI Research Engineer
포지션 개요
혁신적인 인공지능 기반 로봇 제어 모델을 개발하고 적용할 수 있는 인재를 찾고 있습니다. 본 포지션은 로봇의 동작, 외형, 센서 인터랙션 등 복합적인 시스템 요소를 AI 모델링 기법으로 구현하여, 실제 환경에서의 최적 성능을 달성하는 데 기여하게 됩니다. 나아가 차세대 로보틱스 시스템에서 요구되는 고성능 모델 아키텍처 설계 및 최적화를 통해, 실제 로봇이 보다 지능적이고 효율적으로 학습·동작할 수 있는 기반을 마련하는 핵심 역할을 담당합니다.
미래 로보틱스 혁신의 중심에서, 당신의 창의력과 전문성이 빛날 기회를 만나보세요. 함께 도전하며 성장할 여러분을 기다립니다!
주요 업무
- VLA 및 액션 생성 모델 연구·개발
- 이미지·영상·언어 데이터와 로봇 액션(동작)을 통합적으로 다루는 모델 아키텍처 설계
- 멀티모달 정보를 효과적으로 처리하기 위한 딥러닝 기법 적용 및 최적화
- Imitation Learning(모방 학습) 기반 모델 구축
- 시연 데이터(Demonstration)를 활용하여 로봇의 제어 정책을 학습하는 알고리즘 개발
- 데이터 수집, 전처리 파이프라인 및 모델 검증 프로세스 설계
- 강화학습(RL) 기반 정책 학습
- RL 알고리즘(정책 기법, 가치 함수 기법 등)을 활용하여 로봇 제어 성능 향상
- 시뮬레이션 및 실제 환경에서의 학습 효율과 안정성을 고려한 알고리즘 연구
- 연구 결과 검증 및 협업
- 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경에서 모델의 성능을 종합적으로 테스트하고 분석
- 로봇 시스템 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어 등 유관 부서와 협업하여 통합 구현 및 개선사항 도출
자격 요건
- 탄탄한 머신러닝/딥러닝 지식
- Neural Network, CNN/RNN, Transformers 등 핵심 모델 구조에 대한 이해와 실무 활용 능력
- 비전 또는 언어 모델 연구·개발 경험
- 비전 또는 언어 모델 설계 및 구현 능력
- 프로그래밍 역량
- Python, C++ 등 프로그래밍 언어를 활용한 로보틱스 AI 모델 개발 및 최적화 능력
- Git 등 버전 관리 시스템 활용 능력
우대사항
- Imitation Learning 및 강화학습(RL) 이해
- 모방 학습 알고리즘(DAgger, Behavior Cloning 등), RL 알고리즘(Q-learning, Policy Gradients 등) 적용 경험
- 시뮬레이션 및 실제 환경에서의 정책 학습 경험
- 로보틱스 또는 자율주행 프로젝트 경험
- ROS, 시뮬레이션 툴(MuJoCo, Issac Sim 등)을 활용한 실제 로봇/가상 환경에서의 모델 통합 경험
- 분산·병렬 학습 환경 경험
- GPU 클러스터 또는 HPC 환경에서 대규모 모델 학습을 진행하고 최적화한 경험
- 데이터 파이프라인 및 MLOps 경험
- 데이터 관리, 모델 서빙, CI/CD 등 머신러닝 라이프사이클 자동화 경험
- 수학/통계학적 분석 역량
- 확률 이론, 최적화 이론, 강화학습 수학적 기초 등에 대한 이해
- 논문 작성 및 학술대회 발표 경험
- Top-tier 학회/저널(ICRA, IROS, NeurIPS 등)에 로보틱스 AI 관련 논문 게재 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 선릉로 561 (역삼동, RUBINA 빌딩)
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 및 생일 선물: 명절과 생일에는 소정의 선물을 전합니다.
- 건강검진 지원: 정기적인 건강검진으로 건강 관리를 돕습니다.