LLM 대규모 언어 모델 개발

소개

Safe & Fun AI 즐겁고 안전하게 AI를 활용하는 세상을 만들기 위해 노력합니다. What we do • 휴먼 AI기술(비전, 음성)을 활용한 상호작용 플랫폼 개발 및 운영 • AI(비전, 음성, LLM 등)를 연구하여 치안 관련 문제 해결 • 위 기술들을 활용하여 쉽고 빠르게 IP를 제작할 수 있는 솔루션 제공

주요업무

1. 데이터셋 준비 및 전처리 - 대규모 텍스트 데이터 수집 및 정제 파이프라인 구축 - 데이터 전수 점검 등 수행을 통한 학습 데이터 품질 향상 - LLM 학습용 및 평가용 Data의 전반적인 전처리 및 후처리 담당 2. LLM 성능 최적화 및 평가 - 최신 LLM모델의 Fine-tuning 및 Alignment Tuning을 통한 상용화 가능 수준의 LLM모델 개발 - Retrieval Augmented Generation (RAG) 파이프라인 구축 - BLEU, ROUGE, perplexity 등 평가 지표를 활용한 모델 성능 분석 - 사용자 피드백 및 A/B 테스트를 기반으로 모델 개선 3. 생산성 및 사용자 중심 개발 - 사용자 요구에 맞춘 대화형 AI, 텍스트 생성 등 맞춤형 LLM 개발 - API 및 플러그인 형태로 모델 서비스화 및 배포 - 모델 활용성을 극대화할 수 있는 Prompt Engineering 및 모델 파라미터 최적화 4. 최신 기술 트렌드 반영 - 최신 논문 및 연구 결과 검토 후 기술 도입

자격요건

• 4년제 대학 졸업자 (2025년 졸업 예정자 포함) • 컴퓨터공학, 인공지능, 데이터사이언스 등 AI 또는 SW 관련 학위 소지자 • 실무 경력 1년 이상 (경력 증명서 또는 그에 준하는 서류 제출 필수) • Python 및 주요 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)에 능숙한 자 • Transformer 기반 모델(예: BERT, GPT 등)의 설계 및 학습 경험 • OpenAI API, Hugging Face Transformers 등 오픈소스 활용 경험 • 논리적 문제 해결 및 데이터 기반 분석 능력, 협업 및 커뮤니케이션 스킬

우대사항

• 석사 학력 이상 (컴퓨터공학, 인공지능 등 AI 또는 SW 관련 학위자) • LLM 및 NLP 관련 연구 및 개발 경험 또는 3년 이상 실무 경험 보유자 • AI 모델 서빙(TorchServe, FastAPI 등) 및 클라우드 기반 배포(AWS, GCP, Azure) 경험 • RESTful API 및 gRPC 서비스 설계 및 구현 능력 • NLP 및 LLM 관련 최신 기술 동향을 학습하고 연구에 반영할 수 있는 능력 • 비전문가도 이해하기 쉽도록 기술적인 내용을 설명하는 능력 및 탁월한 커뮤니케이션 능력

혜택 및 복지

단독 사옥,자유로운 연차(반반차, 시차 사용 가능), 시차출퇴근제 운영, 자유로운 복장, 야근 교통비 지원, 고사양 장비 지원, 사내 동아리, 간식 및 음료 제공, 리프레시 휴가(3,5,7년 지급)