ML Engineer / Researcher ​(전문연구요원 ​가능)

주요업무

• 자원이 제한된 환경에서 적은 파라미터로 목표 성능을 내는 초경량 Transformer 기반 언어 모델 설계·학습

• 정확도 손실을 최소화하는 ultra-low-bit 양자화 연구(QAT/PTQ, weight/activation quantization 등)

• STT·LLM·TTS를 결합한 온디바이스 음성·언어 에이전트 구현 및 reasoning 기반 동작 설계

• 사용자가 명시하지 않은 의도까지 파악해 선제적으로 대응하는 에이전트로 고도화

• 사내 추론 엔진(Optimium) 팀과 협업해 연구 모델을 타겟 하드웨어에서 가속되도록 통합

• Qualcomm, Broadcom, Synaptics 등 반도체 제품을 대상으로 구현

자격요건

• PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 이용해 Transformer 기반 언어 모델(LLM/SLM) 또는 음성 모델을 설계·학습한 경험

• Python 활용 프로젝트 수행 경험

• 기대와 다른 결과의 원인을 분석하고 개선을 시도한 경험

• 전문연구요원(현역·보충역·전직) 및 산업기능요원(보충역) 지원 가능자는 이력서에 별도 표기

우대사항

• 파운데이션 모델 또는 온디바이스용 SLM을 사전학습 단계부터 개발한 경험

• 분산 학습 환경에서 데이터 구성과 학습 레시피를 설계·운용한 경험(scaling law, 하이퍼파라미터 탐색 등)

• pruning·distillation·양자화로 모델 크기를 줄이면서 성능을 유지한 경험

• LLM 에이전트 학습 및 하네스 설계 경험

• 관련 분야 학회·저널 게재 경험

전형절차

1. 자유형식 지원서 제출

2. 서류 심사

3. 코딩테스트

4. 1차 면접(Tech)

5. 2차 면접(Culture-Fit)

6. 최종 합격

7. 직무 및 채용 상황에 따라 일부 전형 추가 가능

복리후생

• 직무 관련 도서 구입비 및 업무 역량 향상 교육비 지원

• 팀 스터디·세미나·컨퍼런스·논문 투고 비용 지원

• 직무발명보상제도

• 점심·저녁 식대 지원, 간식 및 커피머신 비치

• 외근 및 야근 시 택시비 지원

• 생일 유급 반차

• 결혼·출산 축하금, 경조금 및 상조 서비스 지원

• 건강검진 검진비 지원

• 근속 연수에 따른 선물 및 동호회비 지원

근무환경

• 평일 주 5일, 오전 9시부터 11시 사이 선택 출근

• SW/IT 고성능 장비 지원

마감기한

2026년 11월 1일 23:59까지