Senior Data Scientist II

담당업무

• 머신러닝 및 통계 모델 설계·구현

• 멀티에이전트 파이프라인, 자율 추론 루프, 도구 사용 에이전트 및 에이전트 오케스트레이션 설계

• LLM 기반 애플리케이션과 RAG 파이프라인 구축

• 도메인 모델 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링, 구조화 출력 및 평가 프레임워크 설계

• 데이터 탐색, 피처 엔지니어링, 데이터셋 큐레이션

• 트리 기반 모델부터 트랜스포머 모델까지 성능·해석 가능성·공정성·강건성 평가

• AI 모델의 프로덕션 배포·확장 및 모니터링·관측성·성능 관리

• 문제 정의부터 프로덕션 배포와 개선까지 AI·ML 프로젝트 전 과정 소유

• 재사용 가능한 AI 프레임워크, 내부 도구 및 공용 라이브러리 개발

• 최신 AI·ML 연구, arXiv, 오픈소스 및 산업 동향 추적

자격요건

• Python 프로그래밍 및 SQL 활용 능력

• 회귀, 분류, 클러스터링, 앙상블, 시계열 모델링, 이상탐지 등 전통적 머신러닝 전문성

• RAG 아키텍처, 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 윈도 관리, 벡터 데이터베이스 및 LLM 오케스트레이션 경험

• 도구 호출 에이전트와 메모리 아키텍처를 포함한 Agentic AI 워크플로 설계 경험

• LoRA, QLoRA, PEFT, instruction tuning, RLHF·DPO 등 모델 파인튜닝 경험

• CI/CD를 고려한 깔끔하고 테스트 가능하며 재현 가능한 소프트웨어 개발 역량

• 데이터 엔지니어, 제품 관리자, 아키텍트 등 유관 조직과의 협업 역량

• AI·ML 프로젝트의 처음부터 끝까지 소유하고 운영한 경험

우대사항

• PyTorch 또는 TensorFlow 경험

• 대규모 모델 학습 또는 파인튜닝 경험

• 모델 안전성, 가드레일, 출력 필터링, 환각 완화 및 편향 평가 경험

• LLM 함수 호출·도구 사용 패턴과 안정적인 에이전트 행동 설계 경험

• 통신, 네트워크 운영 또는 AIOps 도메인 경험

• AI 오픈소스 프로젝트 기여 또는 연구 논문·연구 실적

전형절차

지원 후 일반적인 Ericsson 채용 절차 안내 링크 제공

근무환경

• 데이터 엔지니어, 제품 관리자, 아키텍트와의 협업

• 다양성과 포용성을 중시하는 조직 문화

• 서로 다른 경험을 가진 구성원의 협업을 통한 혁신 추구

마감기한

상시채용