[NAVER Cloud] 월드 모델 및 이미지 생성 모델 연구 (체험형 인턴)

담당업무

• Diffusion 기반 시각 생성 모델의 아키텍처 및 학습 방법론 연구

• 이미지 생성·편집 모델 고도화와 월드 모델 개발

• 기존 방법론의 한계 분석, 새로운 모델링·학습 방식 설계 및 성능 개선

• 가설 수립, PoC 실험, 결과 해석 및 실패 원인 분석

• 월드 모델의 행동 조건부 상태 예측, 장기 롤아웃의 상태 붕괴·환각 억제

• 월드 모델 일관성 정량화 평가 방법론 설계

• 텍스트와 객체·위치 간 그라운딩 강화 및 객체 단위 생성·변형·보존 제어 연구

• VLM의 이해·추론을 생성 과정 피드백으로 활용하는 모델링 및 Agentic·RL 기반 포스트 트레이닝 연구

• 최신 연구 서베이·선별적 재현, 아이디어 소규모 검증, 다축 지표 비교·분석 도구 개발

자격요건

• 인턴십 기간 동안 풀타임 근무 가능

• Diffusion 기반 생성 모델 이론에 대한 깊은 이해

• 모델 직접 구현 및 대규모 학습 실험을 독립적으로 수행하는 역량

• 가설 수립부터 실험 설계, 결과 해석, 실패 원인 규명까지 연구 사이클을 주도한 경험

우대사항

• 컴퓨터 비전·머신러닝 주요 학회 논문 게재 경험

• 이미지·비디오 생성 모델, 월드 모델, Physical AI 관련 연구 경험

• VLM 및 멀티모달 모델 연구 경험

• 생성 모델의 강화학습 기반 포스트 트레이닝 연구 경험

전형절차

1. 서류전형

2. 필기전형(코딩테스트)

3. 인터뷰 전형

4. 인턴십 입과

근무환경

• 주 5일, 10:00~19:00

• 작은 단위로 과업을 나누어 빠르게 실행하고 짧은 주기로 피드백 공유

• 연구와 엔지니어링의 상호 영역을 배우고 진행 상황·결과 해석·다음 방향을 공유하는 협업 문화

• Foundation Model 연구개발 과정에서 모델 한계 정의, 새 아키텍처·학습 방법론 개선, 연구 재현 및 PoC 실험 경험

마감기한

2026년 10월 14일 18:00까지