독자 AI파운데이션 모델 개발 Internship (World Best LLM)

담당업무

• Agent 및 Tool Use 성능 고도화

• 장기 task, Multi-step tool interaction, workflow execution 중심 평가 및 개선

• 기존·신규 벤치마크 기반 K-EXAONE capability 정량·정성 평가

• 벤치마크별 성능 차이와 failure case 분석

• 모델의 강점·약점 및 개선 capability 진단

• 평가 결과를 데이터 구축과 학습 등 모델 개선 방향으로 연결

• 신규 평가 방법 및 벤치마크 고도화

• 전문 지식 관련 reasoning task 성능 고도화

• Korean·Multilingual 벤치마크 구축 및 성능 고도화

• 장문·다중 문서·긴 대화에서 retrieval, understanding, multi-hop reasoning 성능 고도화

필요 역량

• 모델 부족 영역 분석 및 데이터 생성·필터링·품질관리 경험

• Reasoning, math, coding, tool, agent 관련 데이터 또는 벤치마크 제작 경험

• 분석 결과를 바탕으로 모델 성능을 개선한 경험

• Pre-training, mid-training, SFT, RL 학습 단계 이해

• 학습 단계별 고품질 데이터 구축 경험

• lm-evaluation-harness, vLLM, SGLang 등 LLM evaluation·inference framework 사용 경험

• 논문, 오픈소스 프로젝트, AI·ML 대회 등 연구·개발 경험

우대사항

• AI 분야 석사 학위 소지자

• AI 관련 top-tier 학회 1저자 논문 게재 경험

• 10B 이상 LLM 또는 LMM pre-training 및 post-training 경험

• LLM 또는 LMM을 활용한 과제 수행 경험

전형절차

1. 서류심사

2. 코딩테스트

3. 기술 인터뷰 온라인

4. 최종 합격

연구 문화

• 개별 벤치마크 점수보다 최종 모델 전체 성능 개선 중시

• 실험 결과를 분석하고 다음 가설을 수립하는 반복적 검증

• 팀과 함께 대규모 모델 성능을 높이는 협업

마감기한

상시채용