AI 리서처

담당업무

• 채점 정확도와 인간 일치도 격차 데이터 진단

• 메타프롬프트 재설계 및 sLLM 파인튜닝을 통한 품질 개선

• 채점 단가·품질·정확도 트레이드오프 실험 및 제품·전략 의사결정 근거 마련

• eval 방법론·하네스·루프 설계

• coverage·환각 탐지·품질 회귀 자동 감지 체계 구축

• 학생 답안 기반 학습 데이터 구축 및 전처리·정제·증강 개선

• 과목·문항 유형별 eval 세트 정비와 기준 지표 재설계

• 자동 평가·리포팅 흐름 초안 구축

필요 역량

• NLP/LLM 파인튜닝 실무 경험

• Transformer 계열 및 PyTorch 활용 경험

• 데이터 분석·실험 설계 역량

• 측정 가능한 지표로 진보를 검증하는 사고방식

• 모호한 문제를 지표로 환원하고 구조화하는 능력

• 모델·프롬프트 변화를 제품 개선으로 연결한 경험

• Python·PyTorch 기반 ML 실험 환경 및 LLM API 활용

• 실험 설계와 검증 로직에 집중하는 문제 해결 방식

우대사항

• Python 실무 능숙

• 평가·채점·교육 EdTech 도메인 경험

• 인간 라벨·정답 데이터셋 기반 시스템 평가 경험

• OCR·비전 모델 파인튜닝 경험

• RAG·structured output·모델 경량화 경험

• 1EdTech 교육 표준 또는 B2G·B2B SaaS 경험

• 모델·데이터·평가를 실제 제품 성과와 연결하는 관심

• 현장 품질 개선과 운영 반영을 선호하는 성향

보상 및 복리후생

• 기본급 및 별도 성과급

• 경력·역량에 따른 기본급 협의

• 스톡옵션

• 중식비 월 20만 원 지원

• 직무 관련 교육·도서·컨퍼런스·세미나 비용 지원

• 연차·반차 자유 사용

• 개인 연차 외 특별휴가 지원

• 경조 휴가 및 경조금 지원

근무환경

• 자율 출퇴근제

• 출근 8~11시, 퇴근 17~19시

• 코어타임 11~17시

• 에이전틱 코딩 도구 활용

• 코드 작성은 AI와 분담하고 실험 설계·검증 로직에 집중

전형절차

1. 서류 전형

2. 1차 기술 인터뷰

3. 2차 컬처핏 인터뷰

4. 처우 협의

마감기한

2026년 9월 11일 23:59까지