포지션 상세
뛰어난 동료들과 함께 도전하고 성장하세요!
크라우드웍스는 네이버, LG, KT 등 국내 주요 ICT 기업을 포함해,
다양한 산업 분야 500개 이상의 기업이 선택한 대한민국 대표 AI 테크 기업입니다.
네이버 하이퍼클로바X, LG 엑사원 등 초거대 언어모델(LLM) 학습 데이터 구축에 참여하며
국내 최고 수준의 데이터 기술력을 인정받아,
2023년 8월 업계 최초로 코스닥 시장에 상장하는 성과를 이루었습니다.
독보적인 데이터 전문성을 기반으로 LLM 분야에서 차별화된 경쟁력을 갖추고 있으며,
가트너 보고서와 CB 인사이트에도 생성형 AI 기술 공급기업으로 등재되는 등
해외 시장에서도 기술력을 인정받고 있습니다.
크라우드웍스 동료들은 데이터를 바탕으로 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는
최고의 테크 기업으로 성장하기 위해 노력하고 있습니다.
Crowdworks Physical AI 팀은 시뮬레이션(NVIDIA Isaac Sim/Lab), XR 텔레오퍼레이션, 로봇 학습 데이터 수집 및 QC를 중심으로 Physical AI 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다.
본 포지션은 데이터 수집 시스템의 설계·구현부터 모델 학습을 통한 데이터 품질 역검증까지 하나의 흐름으로 담당하며, 파이프라인의 어느 단계에서 품질이 무너지는지를 직접 규명하고 해결하는 자리입니다.
※ 주요업무
• 로봇 및 사람 시연 데이터 수집 시스템 설계·구축 (다중 카메라, 관절·그리퍼 상태, 힘·촉각 신호)
• 센서 동기화, 캘리브레이션, 좌표계 정렬 등 데이터 정합 파이프라인 구현
• 액션 라벨 스키마 설계 및 데이터 품질 검증 기준 수립
• VLA·정책 모델 학습과 시뮬레이션·실기 평가를 통한 수집 데이터의 품질 역검증
• 수집·학습 과정에서 드러난 실패 원인 분석 및 개선 방향 도출
• [협업 구조] 사내 데이터 수집팀 및 Physical AI 사업 라인과 협업
• 자신의 판단 근거를 설명할 수 있고, 근거가 틀렸을 때 이를 인정하고 수정할 수 있는 분
• Physical AI 핵심 개념(VLM, VLA, Imitation Learning, 시뮬레이션 기반 데이터 생성 등)에 대한 실무 수준의 이해
• Python 및 딥러닝 프레임워크 실무 경험
• 로보틱스, 컴퓨터 비전, 강화학습, 모방학습 중 하나 이상에 대한 실질적 이해
• 하드웨어를 직접 다루는 것에 거부감이 없는 분
크라우드웍스는 네이버, LG, KT 등 국내 주요 ICT 기업을 포함해,
다양한 산업 분야 500개 이상의 기업이 선택한 대한민국 대표 AI 테크 기업입니다.
네이버 하이퍼클로바X, LG 엑사원 등 초거대 언어모델(LLM) 학습 데이터 구축에 참여하며
국내 최고 수준의 데이터 기술력을 인정받아,
2023년 8월 업계 최초로 코스닥 시장에 상장하는 성과를 이루었습니다.
독보적인 데이터 전문성을 기반으로 LLM 분야에서 차별화된 경쟁력을 갖추고 있으며,
가트너 보고서와 CB 인사이트에도 생성형 AI 기술 공급기업으로 등재되는 등
해외 시장에서도 기술력을 인정받고 있습니다.
크라우드웍스 동료들은 데이터를 바탕으로 신뢰할 수 있는 AI를 구축하는
최고의 테크 기업으로 성장하기 위해 노력하고 있습니다.
주요업무
※Physical AI 리드의 역할Crowdworks Physical AI 팀은 시뮬레이션(NVIDIA Isaac Sim/Lab), XR 텔레오퍼레이션, 로봇 학습 데이터 수집 및 QC를 중심으로 Physical AI 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다.
본 포지션은 데이터 수집 시스템의 설계·구현부터 모델 학습을 통한 데이터 품질 역검증까지 하나의 흐름으로 담당하며, 파이프라인의 어느 단계에서 품질이 무너지는지를 직접 규명하고 해결하는 자리입니다.
※ 주요업무
• 로봇 및 사람 시연 데이터 수집 시스템 설계·구축 (다중 카메라, 관절·그리퍼 상태, 힘·촉각 신호)
• 센서 동기화, 캘리브레이션, 좌표계 정렬 등 데이터 정합 파이프라인 구현
• 액션 라벨 스키마 설계 및 데이터 품질 검증 기준 수립
• VLA·정책 모델 학습과 시뮬레이션·실기 평가를 통한 수집 데이터의 품질 역검증
• 수집·학습 과정에서 드러난 실패 원인 분석 및 개선 방향 도출
• [협업 구조] 사내 데이터 수집팀 및 Physical AI 사업 라인과 협업
자격요건
• 무엇이 문제인지를 스스로 규명하고, 그 문제를 풀 수 있는 형태로 정의한 뒤, 검증 방법까지 포함한 연구·개발 계획을 세워 실행해본 경험이 있는 분• 자신의 판단 근거를 설명할 수 있고, 근거가 틀렸을 때 이를 인정하고 수정할 수 있는 분
• Physical AI 핵심 개념(VLM, VLA, Imitation Learning, 시뮬레이션 기반 데이터 생성 등)에 대한 실무 수준의 이해
• Python 및 딥러닝 프레임워크 실무 경험
• 로보틱스, 컴퓨터 비전, 강화학습, 모방학습 중 하나 이상에 대한 실질적 이해
• 하드웨어를 직접 다루는 것에 거부감이 없는 분
