AI Research Engineer (Search & Agent) (경력) - Agentic Search LLM

담당업무

• 검색 과정에서 계획·탐색·도구 활용이 가능한 Agentic Search LLM 연구

• GRPO 등 Policy Optimization 기반 LLM 학습 및 성능 최적화

• 실제 검색 인덱스·API와 상호작용하는 환경에서의 Agent 학습

• 상품·장소·웹 문서·대화 등 다양한 도메인의 AI 검색 모델 연구

• 검색 품질 평가를 위한 데이터셋·벤치마크·학습 파이프라인 구축

• 연구 결과의 실제 서비스 적용 및 대규모 트래픽 환경에서의 성능 검증

필수 경험 및 역량

• PPO·GRPO 등 Policy Optimization 방법을 활용한 LLM 강화학습 경험

• LLM 학습 결과 분석 및 실험을 통한 성능 개선 경험

• 머신러닝 기본 개념 및 모델 학습 원리에 대한 이해

• Loss, Optimization, Sampling, Evaluation Metric 선택 이유 설명 역량

• 가설 설정과 재현 가능한 실험을 통한 문제 원인 분석 경험

• 오프라인 지표와 실제 서비스 품질의 차이를 이해하고 학습부터 추론·평가·배포까지 고려한 문제 해결 경험

우대사항

• 실제 환경과 상호작용하는 Dynamic Environment 기반 강화학습 경험

• 검색·브라우징·Tool Use Agent 연구 경험

• BrowseComp 등 Search LLM Benchmark를 활용한 모델 평가 및 개선 경험

• Agent Planning, Tool Calling, Long-Horizon Reasoning 연구 경험

• 대규모 LLM 학습 또는 분산 학습 파이프라인 구축 경험

• 새로운 논문을 빠르게 이해하고 모델·시스템으로 구현하는 역량

• 문제를 스스로 정의하고 해결한 경험

• 연구 결과를 동료와 투명하게 공유하고 협업하는 태도

급여

회사 내규에 따름

지원방법

당사 채용 홈페이지 지원

마감기한

2026년 12월 21일 23:59까지