AI Research Engineer - Vision Language Model

담당업무

• 데이터 수집 파이프라인 설계 및 구축

• 멀티 모달 데이터 수집·필터링 포함 데이터 파이프라인 설계 및 구축

• 데이터 품질 향상 전처리 및 개선 기법 연구·적용

• 데이터 팀과의 협업을 위한 Human-in-the-loop 어노테이션 워크플로우 설계·운영

• 대규모 멀티모달 표현학습 및 교차모달 사전학습 연구·적용

• 다양한 질의응답 태스크 대비 Instruction tuning 전략 개발

• 학습과 추론 효율 고려한 모델 구조 개선 및 최적화 기법 연구

• 문서 중심 VLM 모델 평가를 위한 다양한 평가 기법 조사·적용

• 새로운 평가 방법의 개발 및 도입

• 내부 벤치마크 도구 설계·구현

• 연구결과를 탑티어 국제학회 논문 또는 오픈소스 코드 형태로 공유

• 선행 연구 주도 및 팀 내 기술 공유

• 제품 팀·MLOps 팀과의 협업을 통한 모델의 실 서비스 적용 및 시스템 통합

자격요건

• 관련 분야 석사 또는 박사 학위 소지

• AI 문제 정의 및 해결 능력

• 기초 머신러닝 알고리즘에 대한 이해

• Python, C++, Linux/Shell 활용 능력

• 컴퓨터비전(CV)·자연어처리(NLP)·멀티모달 학습 최신 알고리즘 이해

• 주요 기계학습 프레임워크(TensorFlow, PyTorch) 깊은 이해

• 다양한 협업 환경에서의 협업 능력

• 원활한 의사소통 능력

우대사항

• 대규모 상용 ML( CV, NLP 등 ) 제품 개발 경험

• Vision-Language Model 관련 연구 및 논문 게재 경험

• 상위권 저자 또는 교신저자 발표 이력(NeurIPS, ICML, ICLR 등)

• 국제/국내 AI 대회 상위권 입상

• 데이터·모델 파이프라인 개발 경험

• AI 연구 또는 프로덕트 개발 리딩 경험

• 새로운 연구/개발 방향성 제시 능력

• 멀티 모달 VLM 최적화 및 도메인 적응(Fine-tuning) 경험

근무환경/복리후생

• Anywhere On Earth But Together

• 원격 근무 시 장비 예산 500만원 내 자유 선택

• 카페 이용 시 음료 비용, 스터디룸/공유 오피스 비용 지원

• 업무 소프트웨어, 도서, 자료, 교육 및 어학 수강비 지원

• 건강을 위한 운동비, 직장 단체보험 및 종합 건강검진 지원

전형절차

1. 서류 전형

2. 알고리즘 코딩 테스트

3. 딥 러닝 코딩 테스트

4. 기술 인터뷰 1차

5. 기술 인터뷰 2차

6. 컬처 인터뷰

7. 최종 인터뷰

8. 최종 결과 발표(상황에 따라 조정 가능)

접수방법

• 이력서 PDF 첨부 및 온라인 제출

마감기한

상시채용