ML Researcher

담당업무

• Continual Pre-training 및 SFT 관련 최신 학습 방법론 탐색·적용

• 유저 선호도와 상호작용 데이터를 활용한 RLHF, DPO, GRPO 기반 Preference Optimization

• Knowledge Distillation, Quantization-aware Training 및 Weight·KV Cache Quantization 기반 효율적인 서빙 전략 설계

• Model Ensemble, Rejection Sampling을 활용한 답변 품질 개선

• A/B 테스트, Multi-armed Bandit, 자체 리더보드를 활용한 모델 평가 시스템 구축

• 데이터 수집·정제부터 모델 학습·평가·서비스 적용·운영까지 전체 사이클 주도

필수 역량

• AI 기술을 실제 제품에 적용하고 출시 이후 성능을 지속적으로 개선하는 역량

• AI·ML 기본기와 특정 도메인에 대한 깊이 있는 이해 및 관련 프로젝트 경험

• 문제 정의, 실험 설계·수행, 결과 분석과 인사이트 도출을 주도하는 역량

• PyTorch 또는 TensorFlow를 활용한 학습 파이프라인 구현·개선 경험

• Python 기반 실험 및 개발 경험

우대사항

• AI 제품 또는 기능의 직접 개발·운영 경험

• 실서비스 제약과 요구사항을 고려한 AI 개선 경험

• AI 연구·논문·프로젝트의 목표 설정, 실행 계획 수립 및 결과물 창출 경험

• NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ACL, EMNLP 등 주요 학회 1저자 논문 게재 경험

• Kaggle 등 관련 대회 수상 경험

• Hugging Face, DeepSpeed 등 AI·ML 오픈소스 기여 경험

• FSDP, DeepSpeed, Slurm을 활용한 멀티 클러스터 분산 학습 경험

전형절차

1. 지원 접수

2. 직무 과제 및 컬처 에세이

3. 직무 면접

4. 자기소개 PT 및 티타임

5. 컬처핏 면접 2회

6. 최종 합격

마감기한

상시채용