Summer 2027 Master's AI Research, Reinforcement Learning and LLM Post-Training Intern

담당업무

• 언어·코드 모델의 post-training을 위한 강화학습 방법 연구 및 프로토타이핑

• policy optimization, preference learning, reward modeling, exploration, credit-assignment 기법 탐색

• 검증 가능·선호 기반·시뮬레이터 생성 피드백을 활용한 통제 실험 설계 및 수행

• reward hacking, policy degeneration, training instability 등 실패 모드 분석

• 실제 엔지니어링 제약을 반영한 평가 방법 개발

• rollout 생성, 학습, 로깅, 재현성 확보를 위한 연구·인프라 팀 협업

• 연구 결과 문서화 및 기술 보고서·논문 작성 기여

자격요건

• 컴퓨터과학, 머신러닝, 전기공학, 컴퓨터공학 또는 관련 분야 박사과정 재학

• 강화학습 및 최신 딥러닝 방법론 지식

• Python과 PyTorch 등 프레임워크를 활용한 머신러닝 모델 구현·평가 경험

• LLM post-training, RLHF/RLAIF, preference optimization 또는 언어·코드 에이전트 경험

• 재현 가능한 실험 수행 및 경험적 결과 분석 경험

우대사항

• ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV 등 주요 머신러닝·컴퓨터비전 학회 논문 게재

• GPU 컴퓨팅 또는 분산 학습 경험

• 컴파일러, 커널, 최적화, EDA 워크플로 또는 대규모 코드베이스 경험

근무환경

• 주 40시간 근무

• 하이브리드 또는 온사이트 근무 구조

마감기한

상시채용