Embodied AI Research Engineer (VLA, World Models & E2E Navigation)

회사: 네이버 랩스

마감일: 2026. 7. 23.

채용 요약

• **자율주행 모델 연구·개발**을 통해 실제 서비스 환경에 적용 • 센서 입력부터 행동 선택까지 통합하는 **End-to-End 내비게이션 모델** 연구 • 실제 로봇 환경에서의 **on-board inference 및 closed-loop 평가** 수행

기술 스택

  • Python
  • PyTorch
  • Robotics
  • Autonomous Driving
  • Generative Models
  • Diffusion Models
  • Flow Matching
  • VAE
  • Imitation Learning
  • Reinforcement Learning
  • Behavior Cloning
  • Offline RL
  • CARLA
  • Isaac Sim
  • TensorRT
  • ONNX Runtime

주요 업무

  • 도심 환경에서의 long-horizon navigation을 위한 End-to-End 자율주행 모델 연구·개발
  • Vision-Language-Action, goal-conditioned policy, memory-based navigation model 등 embodied AI 기반 navigation policy 연구·개발
  • Diffusion Policy, Flow Matching 등 generative policy 기반 trajectory/action 생성 모델 개발
  • 로봇 로그, 시뮬레이션, 실제 데이터 기반 모델 학습 및 평가
  • 실제 로봇 환경에서 on-board inference, closed-loop 평가 및 현장 테스트 수행

자격 요건

  • 로보틱스, 전기전자, 컴퓨터공학, 기계공학 또는 관련 분야 박사 학위 소지자 또는 석사 소지자 및 2년 이상의 실무 경력
  • 딥러닝 기반 로봇 정책 학습 연구 경험 (Imitation learning, reinforcement learning, behavior cloning, offline RL 중 하나 이상)
  • 생성 모델(diffusion, flow matching, VAE 등)에 대한 이해와 구현 경험
  • PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 능력 및 Python 기반 학습 파이프라인 구축 경험
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naverlabs
7/9/2026

Embodied AI Research Engineer (VLA, World Models & E2E Navigation)

네이버 랩스

네 줄 요약

• **자율주행 모델 연구·개발**을 통해 실제 서비스 환경에 적용 • 센서 입력부터 행동 선택까지 통합하는 **End-to-End 내비게이션 모델** 연구 • 실제 로봇 환경에서의 **on-board inference 및 closed-loop 평가** 수행

기술 스택

Python
PyTorch
Robotics
Autonomous Driving
Generative Models
Diffusion Models
Flow Matching
VAE
Imitation Learning
Reinforcement Learning
Behavior Cloning
Offline RL
CARLA
Isaac Sim
TensorRT
ONNX Runtime

주요 업무

  • 도심 환경에서의 long-horizon navigation을 위한 End-to-End 자율주행 모델 연구·개발
  • Vision-Language-Action, goal-conditioned policy, memory-based navigation model 등 embodied AI 기반 navigation policy 연구·개발
  • Diffusion Policy, Flow Matching 등 generative policy 기반 trajectory/action 생성 모델 개발
  • 로봇 로그, 시뮬레이션, 실제 데이터 기반 모델 학습 및 평가
  • 실제 로봇 환경에서 on-board inference, closed-loop 평가 및 현장 테스트 수행

자격 요건

  • 로보틱스, 전기전자, 컴퓨터공학, 기계공학 또는 관련 분야 박사 학위 소지자 또는 석사 소지자 및 2년 이상의 실무 경력
  • 딥러닝 기반 로봇 정책 학습 연구 경험 (Imitation learning, reinforcement learning, behavior cloning, offline RL 중 하나 이상)
  • 생성 모델(diffusion, flow matching, VAE 등)에 대한 이해와 구현 경험
  • PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 능력 및 Python 기반 학습 파이프라인 구축 경험

우대 사항

  • 시각 기반 내비게이션, Long-Horizon/Mapless Navigation, Topological Map/Memory 기반 Navigation 관련 연구 경험
  • VLA 모델, World Model 또는 생성형 시뮬레이션 관련 연구·구현 경험
  • CARLA, Isaac Sim 등 시뮬레이터 기반 대규모 학습 및 closed-loop 평가 경험
  • 실제 로봇에 navigation policy를 배포하고 sim-to-real gap을 해소해 본 경험
  • Python, PyTorch 기반 모델 개발 및 TensorRT, ONNX Runtime 등을 활용한 On-device 추론 최적화 경험
  • 관련 분야 국제 학회 논문 게재, 발표 또는 학술활동 경험 (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, CoRL, ICRA, IROS 등)