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
3D Computer Vision Engineer
포지션 개요
우리는 숙련된 인간의 손재주를 로봇에게 효과적으로 전수하기 위해, 사람과 오브젝트의 데이터를 다룰 수 있는 인재를 찾고 있습니다.
이 역할은 비전 데이터를 포함한 다양한 센서 데이터를 활용하여 인간의 움직임과 물리적 상호작용을 추정하는 알고리즘을 개발하고, 이를 로봇 학습에 활용할 수 있도록 데이터 파이프라인을 설계하는 핵심 업무를 담당합니다.
인간 행동을 로봇이 이해할 수 있는 학습 데이터로 전환하는 문제를 함께 해결할 엔지니어 분들을 기다립니다.
주요 업무
- Human-Object Interaction (HOI) 분석 및 3D Pose Estimation
- 멀티 카메라 및 Egocentric 뷰 기반의 정밀한 3D Hand/Body Pose 추정 파이프라인 구축
- MANO, SMPL 등 Parametric Model을 활용한 형상(Shape) 및 포즈(Pose) 파라미터 최적화 (Beta/Scale parameter 추정 등)
- 다중 센서(카메라, IMU 등) 간의 시공간적 캘리브레이션(Temporal/SpatialCalibration) 및 동기화 알고리즘 개발
- Human-to-Robot Motion Retargeting
- 사람의 손/팔 궤적을 로봇(휴머노이드, 로봇 암)의 기구학적 특성에 맞춰 변환하는 리타게팅(Retargeting) 알고리즘 개발
- 로봇 핸드와 인간 손의 구조적 차이를 고려한 Grasp Pose 매핑 및 최적화
- 리타게팅된 궤적의 물리적 실현 가능성 검증 및 후처리(Smoothing, Interpolation, Collision Avoidance)
- Data Pipeline for Robot Learning (VLA)
- 대규모 Human 데몬스트레이션 데이터를 VLA(Vision-Language-Action) 모델 학습용 데이터로 변환하는 자동화 파이프라인 구축
- Sim-to-Real Gap을 줄이기 위한 데이터 증강(Augmentation) 및 Inpainting 기술 적용
- 수집된 데이터의 품질 검증을 위한 시각화(Visualization) 도구 및 정량적 평가 지표 개발
자격 요건
- Computer Vision / Robotics 관련 학위 또는 실무 경험
- 3D Vision & Geometry 이해: Multi-view Geometry, Camera Calibration, 3D Reconstruction에 대한 깊은 이해
- Parametric Human Model 경험: MANO, SMPL, FLAME 등 3DMM 활용 및 최적화 경험
- Programming: Python 및 PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 능숙
- Motion Processing: 3D Motion Data 처리, Kinematics, Trajectory Optimization 관련 지식
우대 사항
- Robotics Control & Simulation: 로봇 기구학(Kinematics), Dynamics, 시뮬레이터(Mujoco, Isaac Sim 등) 활용 능력
- Deep Learning for 3D Human: HMR(Human Mesh Recovery), HOI Detection 관련 최신 논문 구현 경험
- System Integration: 멀티 카메라 시스템 구축, 센서 퓨전, ROS/ROS2 개발 경험
- Large Scale Data Processing: 대규모 영상/3D 데이터 처리 파이프라인 구축 경험
- Problem Solving: 복잡한 Real-world 문제(Occlusion, Noise 등)를 해결하기 위한 집요한 탐구 자세
근무 조건
- 근무장소 : 서울 강남구 선릉로 561 (역삼동, 루비나빌딩)
- 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 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 3차 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.
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
3D Computer Vision Engineer
포지션 개요
우리는 숙련된 인간의 손재주를 로봇에게 효과적으로 전수하기 위해, 사람과 오브젝트의 데이터를 다룰 수 있는 인재를 찾고 있습니다.
이 역할은 비전 데이터를 포함한 다양한 센서 데이터를 활용하여 인간의 움직임과 물리적 상호작용을 추정하는 알고리즘을 개발하고, 이를 로봇 학습에 활용할 수 있도록 데이터 파이프라인을 설계하는 핵심 업무를 담당합니다.
인간 행동을 로봇이 이해할 수 있는 학습 데이터로 전환하는 문제를 함께 해결할 엔지니어 분들을 기다립니다.
주요 업무
- Human-Object Interaction (HOI) 분석 및 3D Pose Estimation
- 멀티 카메라 및 Egocentric 뷰 기반의 정밀한 3D Hand/Body Pose 추정 파이프라인 구축
- MANO, SMPL 등 Parametric Model을 활용한 형상(Shape) 및 포즈(Pose) 파라미터 최적화 (Beta/Scale parameter 추정 등)
- 다중 센서(카메라, IMU 등) 간의 시공간적 캘리브레이션(Temporal/SpatialCalibration) 및 동기화 알고리즘 개발
- Human-to-Robot Motion Retargeting
- 사람의 손/팔 궤적을 로봇(휴머노이드, 로봇 암)의 기구학적 특성에 맞춰 변환하는 리타게팅(Retargeting) 알고리즘 개발
- 로봇 핸드와 인간 손의 구조적 차이를 고려한 Grasp Pose 매핑 및 최적화
- 리타게팅된 궤적의 물리적 실현 가능성 검증 및 후처리(Smoothing, Interpolation, Collision Avoidance)
- Data Pipeline for Robot Learning (VLA)
- 대규모 Human 데몬스트레이션 데이터를 VLA(Vision-Language-Action) 모델 학습용 데이터로 변환하는 자동화 파이프라인 구축
- Sim-to-Real Gap을 줄이기 위한 데이터 증강(Augmentation) 및 Inpainting 기술 적용
- 수집된 데이터의 품질 검증을 위한 시각화(Visualization) 도구 및 정량적 평가 지표 개발
자격 요건
- Computer Vision / Robotics 관련 학위 또는 실무 경험
- 3D Vision & Geometry 이해: Multi-view Geometry, Camera Calibration, 3D Reconstruction에 대한 깊은 이해
- Parametric Human Model 경험: MANO, SMPL, FLAME 등 3DMM 활용 및 최적화 경험
- Programming: Python 및 PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 능숙
- Motion Processing: 3D Motion Data 처리, Kinematics, Trajectory Optimization 관련 지식
우대 사항
- Robotics Control & Simulation: 로봇 기구학(Kinematics), Dynamics, 시뮬레이터(Mujoco, Isaac Sim 등) 활용 능력
- Deep Learning for 3D Human: HMR(Human Mesh Recovery), HOI Detection 관련 최신 논문 구현 경험
- System Integration: 멀티 카메라 시스템 구축, 센서 퓨전, ROS/ROS2 개발 경험
- Large Scale Data Processing: 대규모 영상/3D 데이터 처리 파이프라인 구축 경험
- Problem Solving: 복잡한 Real-world 문제(Occlusion, Noise 등)를 해결하기 위한 집요한 탐구 자세
근무 조건
- 근무장소 : 서울 강남구 선릉로 561 (역삼동, 루비나빌딩)
- 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 > 1차 인터뷰 > 2차 인터뷰 > 3차 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.