AI 로컬 모델 학습 관련 엔지니어 모집

담당업무

• 오픈소스 LLM 기반 로컬 모델 구축 및 의료 상담·고객 응대 데이터 기반 파인튜닝

• LoRA, QLoRA, SFT 등 경량 튜닝 적용, 모델 양자화 및 추론 속도·GPU 사용량 최적화

• 응답 정확도, 환각, 일관성, 안전성 평가 및 모델 서빙 환경 구축·서비스 연동

• 모델 성능 모니터링과 지속적인 품질 개선

• 오픈소스 STT 기반 로컬 음성 인식 환경 구축 및 한국어·다국어 모델 파인튜닝

• 전화 상담, 저음질·잡음 환경의 인식 성능 및 의료용어·병원명·진료명 인식률 개선

• 음성 데이터 전처리·정제 및 학습 데이터셋 구축, 실시간·스트리밍 STT 추론 환경 구성

• WER, CER, 처리 속도, 지연시간 기반 성능 평가

• AI 음성 상담 서비스에 LLM·STT 모델 연동 및 GPU 기반 학습·추론 환경 구축

• 모델 API와 추론 서버 개발, 서비스 로그 기반 오류 분석 및 재학습

• 상용 모델과 로컬 모델의 성능·비용 비교, 모델 배포·버전 관리 및 운영 문서 작성

자격요건

• Python 및 PyTorch 기반 모델 개발 경험

• Transformer, LLM, STT 모델 구조 이해

• 오픈소스 LLM 또는 STT 모델 구축·튜닝 경험

• Hugging Face 기반 모델 학습 및 활용 경험

• Linux, Docker, NVIDIA GPU 환경 사용 경험

• 모델 학습·평가·배포 실무 경험

• 모델 성능의 정량적 분석 및 개선 역량

우대사항

• LLM 또는 STT 모델의 실제 서비스 적용 경험

• Whisper, WhisperX, NeMo, wav2vec 2.0 등 STT 튜닝 경험

• Llama, Qwen, EXAONE, Gemma 등 오픈소스 LLM 운영 경험

• 한국어·다국어 음성 인식 모델 개발 경험

• 콜센터·전화 상담·음성 AI 서비스 개발 경험

• 의료·병원·헬스케어 도메인 데이터 활용 경험

• LoRA, QLoRA, SFT, DPO 등 모델 튜닝 경험

• vLLM, Triton Inference Server, TensorRT-LLM 등 모델 서빙 경험

• ONNX, GGUF, AWQ, GPTQ 등 모델 경량화·양자화 경험

• VAD, 화자 분리, 음성 구간 분리 및 후처리 경험

• DeepSpeed, FSDP 등 분산 학습 경험

• Kubernetes, MLflow, Weights & Biases 등 MLOps 환경 경험

• AI 모델 관련 논문 구현, 특허 또는 정부 R&D 과제 수행 경험

보상 및 복리후생

• 급여 회사 내규에 따름, 면접 후 결정

• 국민연금, 고용보험, 산재보험, 건강보험

• 건강검진

• 식사 지원

• 경조휴가

근무환경

• 주5일 월요일~금요일 근무

• 근무시간 09:00~18:00

• 탄력근무제

전형절차

1. 서류전형

2. 1차면접

3. 필요 시 조건부 2차면접

4. 최종합격

지원방법

• 잡코리아 즉시지원

• 잡코리아 이력서

• 포트폴리오 첨부

마감기한

2026년 11월 28일 23:59까지