[네이버랩스] Robotics ML Research Engineer

• 대규모 멀티모달 로봇 데이터를 위한 데이터 및 ML 파이프라인을 설계·구축

• Robotics Foundation Model, VLA/VLM, World Model, Robot Policy 등 차세대 로보틱스 AI 모델 연구·개발

• Data Mixture, Data Sampling, Curriculum Learning, Training Recipe 등 데이터 및 학습 전략 최적화

• Cloud / Kubernetes / Distributed System 기반 대규모 학습 시스템을 구축해 확장성과 운영 효율을 높임

• 실제 로봇 및 Simulation 환경에서 모델을 평가하고, 결과를 데이터와 모델 개선으로 연결

• Benchmark, Evaluation Pipeline, Research Tool을 개발하여 연구 아이디어를 빠르게 검증하고 시스템화함

• Robotics Foundation Model 학습 경험

• 실제 로봇 데이터를 활용한 Pre-training 혹은 Post-training 경험

• Data-centric ML 및 대규모 Multimodal / Robot Data 처리 경험

• Distributed Training 및 ML Platform 구축·운영 경험

• 실제 로봇 또는 Simulation 기반 End-to-End Evaluation 경험

• 관련 분야 국제 학술활동 경험(CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, ICRA, IROS, RSS, SIGGRAPH 등)

로봇 일상화를 위한 기술을 연구합니다. 로봇의 이동, 조작, 인지 등 각 분야 최고의 엔지니어와 리서처들이 모였습니다. 로봇의 하드웨어, 소프트웨어, 클라우드 기반 제어 시스템, 5G 초저지연 통신 등 다양한 기술들을 하나로 융합하고 있습니다.

• 경력구분 : 무관 (신입 및 경력, 연내 입사가 가능하신 분)

• ※ 컴퓨터공학, 머신러닝, 로보틱스 또는 관련 분야 석사·박사 학위 소지자, 또는 이에 준하는 실무 경험

• 로보틱스 AI와 대규모 ML System을 End-to-End 관점에서 이해하고 문제를 해결할 수 있는 역량

• Machine Learning의 데이터–학습–평가–배포 전 과정에 대한 이해

• Python 기반 프로덕션 수준 Software 개발 경험

• 아래 분야 중 1개 이상에 대한 경험

• • Robotics Foundation Model / VLA / VLM / World Model
• • Robot Policy Learning / Imitation Learning / Reinforcement Learning
• • Data Engineering / Distributed Training / ML System / MLOps
• • Multimodal Robot Data / Simulation / Robot Evaluation
• • Cloud / Kubernetes 기반 ML Infrastructure

• Self-Motivated Team Player

• 스스로 성장의 방향을 정하고, 완성도를 위해 창의적으로 시도하며 끝까지 고민하고 실행하는 사람

• 각자의 전문성을 존중하는 수평적 협업 속에서, 열린 소통으로 문제를 함께 해결하는 사람

• 근무지 : 경기도 성남시 (1784 사옥)

• 전형절차 : 서류 전형 > 사전평가(코딩테스트 > 전화면접, Culture Fit 진단 포함) > 1차인터뷰 > 2차인터뷰> 처우협의/채용검진 > 입사

• (전형절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다)

• 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.

• 수습기간 내에 경업금지소송이 제기 될 경우 합격이 취소될 수 있습니다.

• 국가유공자 및 장애인 등 취업보호대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.

• 서류 심사 합격자에 한하여 면접일정은 개별 안내 드립니다.

• 본 채용은 인재 선발 완료 시 공고가 마감됩니다.

• 문의사항은 LABS 채용 홈페이지 > 지원문의로 접수해주시기 바랍니다.

• 제출된 지원서는 로그인 후 [My page - 지원현황]에서 확인 가능하며 공고 마감 및 서류평가 전까지는 수정 및 지원 철회가 가능합니다.

• 공고 마감 시점에는 지원자가 몰릴 수 있으니 가급적 마감 시점을 피해 최종 접수 부탁드립니다.

• 지원서가 정상적으로 접수되면 마지막 화면에 '지원서가 정상적으로 접수되었습니다’라는 메시지가 나오니 확인 부탁드립니다.