[네이버랩스] Robot Manipulation Data Engineer

담당업무

• VLA 학습용 로봇 데이터 수집·정제·큐레이션 파이프라인 구축 및 데이터 품질 관리

• 원격조작 기반 데이터 수집 시스템 구축 및 운영

• 시뮬레이션과 생성형 모델을 활용한 데이터 생성·증강

• 구축한 데이터셋을 활용한 VLA 모델 학습·평가 및 실제 로봇 배포

• 모바일 매니퓰레이터·휴머노이드 로봇의 매니퓰레이션을 위한 학습 기반 제어 연구

필수 역량

• 모방학습·VLA 등 학습 기반 로봇 제어에 대한 깊은 이해와 경험

• 실제 로봇 또는 시뮬레이션 환경에서 대규모 데이터 수집·처리 파이프라인을 구축한 경험

• 다자유도 로봇의 기구학·동역학·제어에 대한 이해

• C++, Python, ROS2, PyTorch, JAX 등 로봇 및 머신러닝 소프트웨어 개발 전문성

우대사항

• LeRobot, Open X-Embodiment 등 공개 로봇 데이터셋·프레임워크 활용 경험

• 3D 장면 재구성 및 생성형 모델을 활용한 데이터 증강 경험

• Real-to-Sim 기반 시뮬레이션용 3D 에셋 생성 경험

• 로봇 핸드의 파지 계획 및 제어 알고리즘 연구·개발 경험

• MuJoCo, Isaac Sim 등 물리 기반 시뮬레이터 사용 경험

• Sim-to-real 또는 실제 로봇을 활용한 학습 및 제어 경험

• 로봇·인공지능 분야 국제 주요 학술대회 논문 보유

• 오픈소스 저장소 생성·관리 또는 기존 프로젝트 기여 경험

• 국가유공자 및 장애인 등 취업보호대상자 우대

협업 문화

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

• 각자의 전문성을 존중하는 수평적 협업과 열린 소통으로 문제를 함께 해결하는 사람

전형절차

1. 서류전형

2. 전화인터뷰(컬처핏 진단 포함)

3. 1차 인터뷰(사전 코딩테스트 포함)

4. 2차 인터뷰

5. 처우협의 및 채용검진

6. 입사

지원방법

• 입사지원은 PC 이용

• 로그인 후 My page의 지원현황에서 제출한 지원서 확인

• 공고 마감 및 서류평가 전까지 지원서 수정·철회 가능

• 접수 완료 화면에서 정상 접수 메시지 확인

전형 안내

• 코딩테스트는 1차 인터뷰 참고용이며 합격·불합격 여부를 평가하지 않음

• 전형절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있음

• 지원서에 허위 사실이 확인되면 합격 취소 가능

• 수습기간 내 경업금지소송이 제기될 경우 합격 취소 가능

마감기한

2026년 11월 1일 23:59까지