Large Language Model Research Scientist Internship

담당업무

• Transformer 및 MoE 구조 분석과 attention, FFN, routing, normalization 모듈 설계·개선

• Scaling 및 ablation 실험을 통한 구조 변경 효과 검증

• 대규모 분산 학습 환경의 parallelism, communication, memory, GPU utilization 고도화

• FP8·저정밀 학습, kernel 최적화, quantization, speculative decoding을 활용한 학습·추론 효율 개선

• Profiling과 병목 분석을 통한 학습 안정성, 처리량, latency, serving cost 개선

• Coding, Agentic coding, Tool use 기반 Agent 성능 고도화

• 장기 task, 다단계 tool interaction, workflow execution 평가 및 개선

• Reasoning, math, coding, tool, agent 관련 데이터·벤치마크 구축 및 성능 분석

• Korean·Multilingual 벤치마크 구축과 전문 지식 reasoning 성능 개선

• 장문·다중 문서·긴 대화의 retrieval, understanding, multi-hop reasoning 성능 개선

• Instruction following, 응답 품질, 대화 일관성 및 모델 behavior 평가 체계 개선

• 기존·신규 벤치마크 기반 capability 정량·정성 평가와 failure case 분석

• 평가 결과를 데이터 구축과 학습 등 모델 개선 방향으로 연결

필요 역량

• 모델 분석을 통한 부족한 능력 발견 및 데이터 생성·필터링·quality control 경험

• Reasoning, math, coding, tool, agent 관련 데이터 또는 벤치마크 제작 및 성능 개선 경험

• Pre-training, mid-training, SFT, RL 학습 단계 이해

• 학습 단계별 고품질 데이터 구축 경험

• lm-evaluation-harness, vLLM, SGLang 등 LLM evaluation·inference framework 사용 경험

• 논문, 오픈소스 프로젝트, AI·ML 대회 등 연구·개발 경험

우대사항

• AI 분야 석사 학위 소지

• NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, CVPR, ACL 등 AI 관련 top-tier 학회 1저자 논문 게재 경험

• 10B 이상 크기의 LLM 또는 LMM pre-training 및 post-training 경험

• LLM 또는 LMM을 활용한 과제 수행 경험

전형절차

1. 서류심사

2. 코딩테스트

3. 기술 인터뷰 온라인

4. 최종 합격

지원방법

• 온라인 지원서 작성

• 이력서 및 경력기술서 PDF 첨부

• 포트폴리오 선택 제출

• Github, LinkedIn, Google Scholar 등 링크 입력

• 이력서 및 경력기술서는 자유양식으로 한 개 파일 제출

• 첨부파일 최대 50MB

마감기한

상시채용