[AI Research Div.] Research Scientist - Specialized Model (2년 이상 / 계약직)

담당업무

• 비게임 도메인 특화 모델 개발

• 고객사 업무 데이터 기반 frontier 모델 및 오픈소스 모델 품질·비용 평가

• 모델별 품질·비용 Baseline 구축 및 Teacher·Student 모델 선정

• Distillation 및 SFT 기반 타깃 업무 성능 개선

• 학습 데이터 구성·정제, 학습 실험 설계, 오류 분석 및 성능 개선

• 품질과 추론 비용을 함께 고려한 모델·학습 전략 최적화

• Human Gold Label 기반 정량 평가 및 LLM-as-a-Judge 기반 Pairwise 비교

• 결함 포착률 분석, Failure Case 및 모델 결함 분석

• 모델 배포 가능 여부와 개선 우선순위 판단

• 문제 정의, 목표 성능 및 평가 기준 수립

• 데이터 구축부터 모델 학습·평가·개선까지 End-to-End 파이프라인 구축 및 자동화

• 새로운 고객사와 업무 도메인으로 특화 모델 개발 체계 확장

자격요건

• PyTorch 등 주요 딥러닝 프레임워크를 활용한 AI·ML 모델 개발 및 성능 개선 경험

• 모델 학습·실험·평가, 데이터 특성 분석, 학습 전략 수립, 하이퍼파라미터 튜닝 및 오류 분석 경험

• SFT, 지식 증류, DPO·RLHF 등 LLM post-training 또는 오픈소스 LLM 파인튜닝 경험

• 학습 데이터 구축·정제·검수 및 결함 분석 경험

• LLM 기반 시스템 평가 체계 설계·운영 경험

• 정답 라벨 기반 정량 지표, LLM-as-a-Judge, Pairwise 비교 평가 및 통계적 해석 경험

• 오류 유형 분석과 개선 루프 구축 경험

• 데이터·모델·평가를 종합적으로 고려하는 문제 해결 역량

• 실제 서비스 환경에서 품질과 비용을 함께 고려한 문제 정의 및 해결 경험

• 해외 출장에 결격 사유가 없는 분

우대사항

• 다양한 규모의 오픈소스 LLM post-training 경험

• 지식 증류, DPO·RLHF, 자기 증류 등 다양한 학습 기법 실험 경험

• 수십B 규모 이상 모델 학습·서빙 경험

• 대형 모델 기반 합성 데이터 생성 및 품질 개선 경험

• Teacher 응답 생성, 품질 필터링, 데모 데이터 정제, 프롬프트 설계 등 학습 데이터 생성 파이프라인 구축 경험

• 합성 데이터의 다양성, 중복, 형식 결함, 언어 혼입 및 편향 분석·개선 경험

• LLM-as-a-Judge 편향 통제, Pairwise 비교 및 gold label 구축 경험

• 도메인 특화 벤치마크와 결함 분류 체계 설계 경험

• 통계적 분석, 샘플링, 신뢰구간 및 실험 설계 역량

• GPU 클러스터, SLURM, 분산 학습, vLLM·SGLang 기반 서빙 및 양자화 경험

• NeurIPS, ICML, ICLR 등 관련 논문 게재 또는 최신 연구 구현·검증 경험

• 대화형 AI·에이전트 AI·고객 상담 데이터 처리, 다국어 데이터 처리 및 개인정보 탐지·마스킹 경험

• 외부 고객사 요구사항 조율 및 협업 경험

전형절차

1. 서류 전형

2. 사전 인터뷰(Phone Interview)

3. 과제 전형

4. 인성검사(Personality Assessment)

5. 직무면접(Technical Fit Interview)

6. 종합면접 2~3회(Culture Fit Interview)

7. 합격 및 입사

접수방법

• 입사지원서 자유 양식

• 자기소개서

• 경력기술서

• 필요 시 포트폴리오

• 성적증명서 필수

• 신입은 자기소개서 중심 작성

• 경력자는 경력기술서 중심 작성

마감기한

채용시 마감