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[NAVER Cloud] HyperCLOVA X Omni-modal 모델 평가 및 자동화 인프라 구축 (체험형 인턴)
공고 요약
담당업무
이미지·비디오·음성·텍스트 벤치마크 평가 시나리오 구성 및 신규 벤치마크 도입
추론 엔진·평가 프레임워크 조합별 평가 결과 비교 및 모델 성능 분석
vLLM, HuggingFace, 사내 추론 엔진과 평가 프레임워크를 공통 스키마로 연결하는 Omni-Evaluator 개발
Kafka 기반 Event Bus와 Airflow를 활용한 학습·평가·서빙 파이프라인 자동화 인프라 개발
파이프라인 상태와 평가 결과 확인을 위한 Dashboard 및 내부 도구 개발
자격요건
인턴십 기간 동안 Full-Time 근무 가능
LLaVA, Qwen-VL, DeepSeek-VL 등 Multimodal Model의 구조·학습 과정·평가 방식에 대한 구체적인 이해
데이터 전처리, 학습, 평가, 서빙으로 구성된 ML 파이프라인 이해
API 서버 및 자동화 파이프라인 이해
우대사항
LLM, VLM, Omni-modal LLM 관련 Top-tier 논문 작성 경험
관련 Challenge 참가 또는 상위 입상 경험
LMMs-Eval, VLMEvalKit, LM-Eval-Harness 등 평가 프레임워크 커스터마이징 또는 신규 벤치마크 추가 경험
vLLM 등 추론 엔진을 이용한 모델 서빙 또는 최적화 경험
Airflow, Argo Workflows 등으로 ML 파이프라인 또는 워크플로우 시스템 개발 경험
Kafka 등 메시지 브로커 또는 Event-Driven Architecture 기반 시스템 개발 경험
Docker/Kubernetes 환경에서 워크로드 운영 경험
국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자 관계 법령에 따른 우대
전형절차
서류전형
필기전형(코딩테스트)
인터뷰 전형
인턴십 입과
지원방법
입사지원은 PC 이용
인터뷰 안내 및 지원서 검토 결과는 대상자에게 개별 안내
지원서 허위 기재 시 합격 취소 가능
유효기간 만료로 증빙이 불가능한 어학성적 및 자격사항은 지원서에 기재하지 않도록 안내
지원서 확인·수정·철회는 홈페이지에서 가능
국제 제재 대상자 또는 관련자로 확인되는 경우 관련 법규에 따라 고용계약 체결 제한 가능
근무환경
주 5일, 10:00~19:00 근무
모델 성능 평가 설계와 이벤트 기반 파이프라인 구축을 함께 수행
GPU 자원의 할당과 회수 등 대규모 멀티모달 모델 학습·평가·배포 환경 경험
문서와 코드를 직접 확인하고 새로 알게 된 내용을 정리·공유하는 태도 중시
문제를 빠르게 공유하고 리뷰를 통해 함께 해결하는 방식 지향
마감기한
2026년 10월 28일 18:00까지
공고 원문
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