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.
국내외 유수의 VC 및 대기업으로부터 누적 약 600억 원 규모의 시드 투자를 유치한 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
포지션명
Korea Forward Deployed ML Engineer (FDML)
포지션 개요
Forward Deployed ML Engineer(FDML)는 RLWRLD의 RFM(Robotics Foundation Model) 및 글로벌 Robot Foundation Model을 실제 산업 환경에 적용하기 위해, 현장 데이터 기반 모델 추론 환경 구축, Fine-tuning, Domain adaptation, 성능 최적화를 수행하는 역할입니다.
이 역할은 데이터→모델→제어로 이어지는 ML 기반 로봇 동작이 실제 현장에서 작동하도록 하는 Deployment 중심 역할입니다.
FDML은 Robotics Deployment(RD) 팀의 일원으로서, 프로젝트 관리자 및 Robotics/AI 팀과 긴밀히 협력하여, PoC → 데이터 수집 → 모델 개선 → 기술 확장(Scaling) → Production(실제 운영/상용화)까지 End-to-End ML Deployment를 주도합니다.
주요 업무
- 산업 환경에 적합한 Fine-tuning 및 Domain adaptation 수행
- Inference 및 제어 성능 최적화를 위한 모델 적용·안정화
- AI 모델 성능 정량 평가, 데이터 품질 확보 및 피드백 루프 운영
- 고객 환경에 기반한 데이터 수집 전략 수립 및 실행
- 데이터 정제 및 학습용 데이터셋 구축·전달(내부 ML팀과 협업)
- 고객/파트너 대상 모델 운영 인프라 구축 및 기술 지원
- 현장 요구사항을 데이터 기반으로 분석하여 모델팀에 전달
- 불확실한 상황에서 문제를 구조화하고 실행 가능한 방향으로 전환
자격 요건
- AI/Robotics 분야에서 3년 이상, ML을 실제 Edge/Robotics 환경에 적용 또는 운영한 실무 경험
- PyTorch, TensorFlow, JAX 등 ML framework 활용 및 Fine-tuning/Inference 경험
- VLM, VLA 또는 Robotics AI(Imitation Learning 등) 이해
- “데이터→모델→제어” End-to-End ML pipeline 설계·검증·운영 경험
- 로그 분석 및 데이터 기반 문제 해결 능력
- 고객·SI 파트너와 기술적 협업 및 커뮤니케이션 경험
- 문제를 스스로 정의하고, 해결을 실행까지 완결할 수 있는 태도
- 다양한 환경에서 문제를 구조화하고 실행으로 전환하는 Adaptive Execution 역량
우대 사항
- Linux 환경 및 Python, C++ 기반 ML/Inference 개발 경험
- Computer Vision 기반 Object Detection·6D Pose 등 로봇 관련 CV 프로젝트 경험
- Docker/Kubernetes 기반 MLOps/Pipeline 구축 경험
- 산업 자동화·로봇 데이터 기반 ML 프로젝트 경험
- 영어 또는 일본어 비즈니스 커뮤니케이션 능력
- Data → Model → Operation End-to-End 경험 또는 관심
근무 조건
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)