Senior Researcher - Self-Evolving Agentic Systems

담당업무

• 자기개선 루프, 경험 기반 학습, 자체 생성 커리큘럼, 에이전트 정책·도구·메모리 자동 개선 연구

• LLM 기반 에이전트의 강화학습 방법, 보상 모델링, 검증 가능한 피드백 및 AI 피드백 학습, 장기 과업의 크레딧 할당 설계

• 코딩, 도구 사용, 웹·컴퓨터 사용, 지식 작업을 위한 학습·평가 환경 구축

• 에이전트 역량·강건성·안전성·시간에 따른 개선을 측정하는 벤치마크와 평가 방법 개발

• 가설 수립, 실험 설계, 모델 및 에이전트 성능 개선

• 상위 학술 학회 논문 발표, 오픈소스 결과물 공개, 에이전트 AI 연구 의제 형성

• Microsoft 연구 및 제품 팀과 협업해 연구 성과를 실제 시스템으로 연결

• 인턴과 초기 경력 연구자 멘토링, 학계 협력 활동

필수 역량

• 강화학습 및 LLM 경험

• 머신러닝, 컴퓨터 시스템 또는 관련 분야의 연구 실적

• 독립적인 연구 수행 및 논문·프로토타입 등 성과 전달 능력

• 연구 아이디어를 실제 작동하는 시스템으로 구현하는 공학 역량

• 다양한 연구·엔지니어링 팀과의 협업 및 학제 간 소통 능력

• NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, COLM 등 주요 학술 학회 논문 또는 영향력 있는 오픈소스 기여

우대사항

• 대규모 AI 시스템 구축 및 확장 경험

• AI 모델·에이전트에 강화학습 적용 경험

• 보상 모델링, 강화학습 또는 기타 후학습 기법 경험

• LLM·VLM·멀티모달 모델 사전학습 또는 후학습용 데이터셋 구축 경험

• 합성 데이터, 모델 평가자, 보상 신호, 어려운 예제 발굴, 액티브 러닝 또는 데이터 혼합 최적화 경험

• 평가·실패 사례 발굴·데이터 생성·학습을 연결하는 피드백 루프 구축 경험

• 텍스트·웹·GUI·도구 사용·상호작용 궤적을 포함한 멀티모달 또는 에이전트 데이터셋 경험

지원방법

• 지원 링크를 통해 지원

• Hiring Committee에 이메일 추가 제출

마감기한

채용시 마감