Robotics ML Research Engineer

South KoreaPosted today

Apply on NAVER LABS's career page

Market pay check

Matched to Computer systems and software professionals

Source: Ministry of Employment and Labor wage information system (wage.go.kr), wage distribution by occupation.

What you'd do

Design and build data and ML pipelines for large-scale multimodal robot data.
Research and develop robotics foundation models,VLA/VLM,world models,and robot policies.
Optimize data mixture,sampling,curriculum learning,and training recipes for robot AI.

What they want

Master's or PhD in CS,machine learning,robotics,or equivalent practical experience.
Understand robotics AI and large-scale ML systems from an end-to-end perspective.
Understand the full ML lifecycle: data,training,evaluation,and deployment.

Nice to have

Experience training robotics foundation models.
Pre-training or post-training experience using real robot data.
Data-centric ML and large-scale multimodal or robot data processing experience.

Seoulstart's read

Visa tier (likely): E-7 specialty / professional (likely)
Korean language: Korean requirement not stated
English friendliness: Low: Korean-language workplace
Context: Seongnam 1784 HQ in the Bundang-Pangyo belt; Korean-domestic Naver affiliate,so Korean fluency for daily work is likely even though not stated.

This is Seoulstart's analysis of the public job description, not the employer's stated policy. Verify visa sponsorship, language requirements, and remote allowances directly with the recruiter.

Original posting from NAVER LABS

Who We Are

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.

What You'll Do

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

Required Skills

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

Preferred Skills

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)

채용하고 싶은 사람

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

전형절차 및 기타사항

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.

유의사항

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.