[NAVER LABS Co., Ltd.] Robotics ML Research Engineer uchun ishga qabul

네이버랩스(주) · 경기 성남시 분당구 정자일로 95

✨Ish vazifalari - Katta miqyosdagi multimodal robot ma’lumotlari uchun data va ML pipeline’larni loyihalash va yaratish - Robotics Foundation Model, VLA/VLM, World Model, Robot Policy kabi keyingi avlod robototexnika AI modellarini tadqiq qilish va ishlab chiqish - Data Mixture, Data Sampling, Curriculum Learning, Training Recipe kabi data va o‘qitish strategiyalarini optimallashtirish - Cloud / Kubernetes / Distributed System asosidagi katta miqyosli o‘qitish tizimlarini yaratish - Real robot va simulation muhitlarida modellarni baholash hamda natijalarni data va model takomillashtirishga bog‘lash - Benchmark, Evaluation Pipeline, Research Tool ishlab chiqish ✅Nomzodga qo‘yiladigan talablar - Ish tajribasi talab qilinmaydi (yangi bitiruvchilar ham, tajribali nomzodlar ham ariza topshirishi mumkin, shu yil ichida ishga kirishi mumkin bo‘lganlar) - Kompyuter muhandisligi, Machine Learning, Robotics yoki tegishli sohada magistr yoki doktorlik darajasiga ega bo‘lish, yoki shunga teng amaliy tajriba - Robotics AI va katta miqyosli ML tizimlarini end-to-end nuqtai nazardan tushunib, muammolarni hal qila olish qobiliyati - Machine Learning’ning data–training–evaluation–deployment jarayonlarining barchasini tushunish - Python asosida production darajadagi software ishlab chiqish tajribasi - Quyidagi yo‘nalishlardan kamida 1 tasida tajriba - 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-based ML Infrastructure 💖Afzalliklar - Robotics Foundation Model’ni o‘qitish tajribasi - Real robot ma’lumotlaridan foydalangan holda pre-training yoki post-training tajribasi - Data-centric ML va katta miqyosli Multimodal / Robot Data’ni qayta ishlash tajribasi - Distributed Training va ML Platform’ni yaratish hamda boshqarish tajribasi - Real robot yoki simulation asosidagi end-to-end evaluation tajribasi - Tegishli yo‘nalishlarda xalqaro ilmiy faoliyat tajribasi (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, ICRA, IROS, RSS, SIGGRAPH va boshqalar) - Milliy xizmatdagi faxriylar va nogironligi bo‘lgan shaxslar kabi ishga joylashish bo‘yicha himoyalangan toifadagi nomzodlarga ustunlik beriladi 🏠Ish joyi - Gyeonggi-do, Seongnam-si, Bundang-gu, Jeongjail-ro 95, 18-qavat (Jeongja-dong, 1784 bino) - Gyeonggi-do, Seongnam-si (1784 bino) ⚡️Tanlov jarayoni - Hujjatlarni saralash - Dastlabki baholash (coding test, telefon suhbat, Culture Fit baholashni o‘z ichiga oladi) - 1-intervyu - 2-intervyu - Ish haqi bo‘yicha kelishuv / ishga kirishdan oldingi tibbiy ko‘rik - Ishga kirish 👉Ariza berish muddati / usuli - Ariza topshirish muddati: 2026.10.30 ~ 2026.11.08 (23:59) - Ariza berish usuli: Veb-sayt orqali ariza topshirish 📋Boshqa - Tanlov jarayoni jadval va vaziyatga qarab o‘zgarishi mumkin - Arizada yolg‘on ma’lumot aniqlansa, qabul qilinganlik bekor qilinishi mumkin - Sinov muddati davomida raqobatni cheklovchi da’vo qo‘zg‘atilsa, qabul qilinganlik bekor qilinishi mumkin - Faqat hujjatlarni tekshirishdan o‘tgan nomzodlarga intervyu jadvali alohida ma’lum qilinadi - Ushbu ish e’loni iste’dodlarni tanlash yakunlangach yopiladi - Savollar LABS ishga qabul qilish saytining ariza bo‘limi orqali yuborilsin - Yuborilgan arizani tizimga kirgandan so‘ng My page - 지원현황 bo‘limida tekshirish mumkin, shuningdek, e’lon yopilguncha va hujjatlar baholanishidan oldin tahrirlash yoki arizani qaytarib olish mumkin - E’lon yopilish vaqtida ariza beruvchilar ko‘payishi mumkin, shuning uchun imkon qadar oxirgi muddatdan oldin yakuniy topshirishni tavsiya qilamiz - Ariza muvaffaqiyatli yuborilganda, oxirgi ekranda topshirilganligi haqida xabar ko‘rsatiladi