WoRV팀에서는 FMS(Fleet Management System)과 Teleoperation System을 이용해 로봇의 주행을 관제하고, 인간 텔레오퍼레이터와 로봇이 상호보완적으로 로봇을 운용하고, 데이터를 모아 모델을 학습하고 학습한 모델을 다시 배포하는 전체 아키텍처를 구현하고 있습니다.

(1) 실시간성(ultra-low latency, under 150ms) (2) 대용량 미디어 데이터를 처리, 저장, 전송함에 있어 따라오는 비용 MLOps Engineer은 비용을 최적화하며 전반적인 아키텍처를 보완/구상하고 이를 구현으로 옮기는 작업을 합니다.

• CS 기초와 엔지니어링 역량이 우수하신 분 ㄴ> 컴퓨터 과학(운영체제, 자료구조, 알고리즘, 데이터베이스, 네트워크 등)에 대한 깊은 이해와 탄탄한 기본 지식을 보유하신 분 • 기계학습 및 딥러닝에 대한 기본적인 이해와 관심이 있으신 분 • 성장과 배움, 지식의 공유에 적극적이신 분

• On-premise와 클라우드 환경을 오가며 여러 종류의 비용을 추산해 최적의 아키텍처를 설계하고 만들어본 경험이 있으신 분 • 상용화까지 이루어진 서비스에서 strong, solid한 소프트웨어 엔지니어링 능력을 바탕으로 비용 최적화를 이뤄본 경험이 있으신 분 • On-premise 고속망 구축, 대규모 분산파일시스템(Ceph, Lustre, …) 등 ML Infrastructure에 대한 넓은 지식과 경험을 가지고 계신 분

• 서류 전형 → 코딩 테스트 → 대면 인터뷰 → 최종 합격 및 처우 협의

- 초고성능 GPU 클러스터: CORE(Compute-Oriented Research Environment) 보유 [[CORE 소개]](

https://worv.ghost.io/core-construction/

) - 연구용 On-premise DGX H100 12대(H100x96), A100 30대 이상, V100 10대 이상 운용중 - sim/real 모두에서 high-quality, all by human 주행 데이터를 얻을 수 있는 파이프라인 보유 - 연구 조직의 수요에 따라 맞춤형 데이터, annotation 무제한 제공 - 200시간을 넘는 약도 기반 주행 데이터 보유, 연구팀이 원하는 데이터 무제한 제공 - NeurIPS, ICLR, CVPR, ECCV, Interspeech, ACL 등 학회 참석 및 논문 투고 전폭적 지원 - 해외 저널 Accept시 학회 참가 비용 전액 지원