[Residency/Postdoc] Research Scientist - Scientific Foundation Model

주요업무

• 유기 및 무기 소재 통합 Materials Foundation Model 개발

• 대규모 재료 데이터셋 구축 및 전처리

• Graph Neural Network(GNN), Transformer 등 최신 아키텍처 연구 및 적용

• 대규모 학습 파이프라인 구축 및 운영

• 최신 AI 및 Scientific Machine Learning 논문 분석 및 구현

• 모델 성능 평가 및 벤치마크 수행

• 국제 학회 및 저널 논문 작성

지원자격

• 머신러닝 연구 또는 개발 경험

• PyTorch, JAX 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험

• 최신 머신러닝 논문 분석 및 구현 역량

• Deep Learning, Representation Learning, Graph Learning 등 최신 AI 방법론 이해 및 활용 역량

• 1년 동안 풀타임 근무 가능자

우대사항

• Scientific Machine Learning, Geometric Deep Learning 또는 Foundation Model 연구 경험

• Graph Neural Networks(GNN), Transformer, Equivariant Model 연구 경험

• 대규모 그래프 데이터 처리 경험

• NequIP, MACE, MatterSim, CHGNet, SevenNet 등 최신 MLIP 프레임워크 활용 경험

• ICML, NeurIPS, ICLR, AAAI 및 도메인 저널 등 주요 학회 및 저널 논문 게재 실적

전형절차

1. 서류심사

2. 코딩테스트 및 온라인 인성검사(LG Way Fit Test)

3. 온라인 1차 기술 인터뷰

4. 오프라인 최종 인터뷰

마감기한

상시채용