AI 학습데이터 · SLM 운영 담당

주요업무

서비스 소개 LinkBee(링크비)는 의료 현장의 음성을 자체 기술로 인식·번역하는 서비스입니다. 소버린 AI(Sovereign AI): 외부 API에 의존하지 않는 자체 음성번역·인식 기술을 보유해 데이터·모델·인프라를 스스로 통제합니다. 비용·보안·품질에서 경쟁 우위이며, 함께하는 분은 '남의 API를 부르는' 일이 아니라 진짜 핵심 기술을 직접 다루게 됩니다. 주요 업무 링크비가 보유한 의료 '실전 데이터'를 기반으로, 외부 API에 의존하지 않는 자체 SLM을 파인튜닝하여 범용 모델이 처리하지 못하는 '도메인 특화 문맥 보정'과 '전문 용어 인식'을 고도화합니다. 인계받은 STT 선처리·SLM 후처리 파이프라인을 안정적으로 운영하고, 쌓이는 실데이터를 체계적으로 관리·투입하며, 파인튜닝과 연구일지를 꾸준히 기록해 자산화합니다. CS/QA 등 링크비 전반 업무도 함께 서포트하며, 데이터 품질을 챙깁니다. 이 일이 만드는 가치 품질 혁신 : 범용 API가 해결하지 못하는 고유 명사·전문 용어 인식률과 문맥 이해도를 획기적으로 개선 비용 효율화 : 고비용 상용 LLM API 의존도를 낮추고, 최적화된 자체 모델 운용으로 트래픽 증가에 따른 비용 리스크 해소 데이터 자산화 : 실전 데이터를 지속적으로 학습에 반영해, 운영할수록 지능이 고도화되는 선순환 구조 확립

자격요건

A. 데이터 큐레이션 · 관리 (Data Curation) 데이터 수집·분류(Data Labeling) : 링크비에 쌓이는 실데이터(STT 결과 등)를 체계적으로 수집·분류하고 카테고리(Taxonomy) 체계를 관리 정제·품질 관리(Data Cleaning) : 오인식·노이즈 데이터를 정제하고, 학습에 적합한 품질 기준(Data Quality)을 유지 학습 데이터 구축(Dataset Build) : 실데이터를 학습용 포맷(Instruction/Input/Output)으로 가공해 파이프라인에 투입 B. 파이프라인 운영 · 파인튜닝 (Ops & Fine-tuning) 파이프라인 운영(Pipeline Ops) : 인계받은 STT 선처리·SLM 후처리 파이프라인을 안정적으로 운영·점진 확장 파인튜닝 반복 수행(Fine-tuning) : 인계받은 절차대로 파인튜닝을 반복 수행하고 결과(Metric)를 검증 기본 개발 역량(Python) : Python 스크립트를 읽고 수정·실행할 수 있는 수준 (밑바닥부터 설계할 필요는 없음) C. 실험 기록 · 성실성 (Experiment Logging) 연구일지 기록(Experiment Log) : 실험 조건(데이터셋·하이퍼파라미터 등)과 결과·개선점을 연구일지로 세세하게 기록해 자산화 성실함·꼼꼼함(Attention to Detail) : 반복적인 데이터 작업·실험을 꾸준하고 꼼꼼하게 이어 갈 수 있는 분 D. 링크비 전반 서포트 (Ops Support · CS/QA) CS 대응 지원(Customer Support) : 사용자 문의·피드백 대응을 도우며 현장의 실사용 데이터를 파악 QA·품질 점검(Quality Assurance) : 서비스 품질을 점검하고, 오류·이상 데이터를 데이터 관리로 환류(Feedback Loop) 팀 업무 서포트 : 링크비 운영 전반의 크고 작은 업무를 함께 지원

우대사항

• 관련 학위·연구/프로젝트 이력 : AI·데이터 분야 학위·논문·프로젝트 등 (투자·지원사업 대응에 강점) • 의료·전문 도메인 관심 : 의료 현장 용어·데이터에 흥미를 갖고 파고들 수 있는 분

기술스택

Python, MLflow, Pytorch, LLM, SLM, Fine-tuning

채용절차

서류전형> 1차면접 >2차면접 >최종합격