Research Engineer, Monetization AI

• 모델 스케일링 및 전이 학습을 활용한 대규모 모델 아키텍처 개발 및 구현 • 모델 성능, 효율성 및 신뢰성 최적화를 위한 훈련 확장성 및 신호 스케일링 우선순위 지정 • NLP/NLU 발전을 위한 차세대 시퀀스 학습 기술 개발 • 데이터 증강을 위한 생성형 모델링 솔루션 설계 및 구현 • 그래프 기반 대규모 언어 모델(Graph-aware LLM) 연구 및 개발 • AutoML 파이프라인 개발 및 배포 • RLHF, RL4Reason 등 강화학습(RL) 기술 적용 • 데이터 간 인과 관계 이해를 위한 인과 학습(Causal learning) 활용 • 양자화, 압축 등 하드웨어-소프트웨어 공동 설계를 통한 ML 시스템 최적화 • 자기지도학습, 도메인 적응, 데이터 증강 등 데이터 관련 도전 과제 해결

• 컴퓨터 공학, 컴퓨터 엔지니어링 또는 관련 기술 분야 학사 학위 이상 (또는 이에 준하는 실무 경험) • 산업계, 학계 또는 정부 연구소에서 2년 이상의 연구원 또는 응용 연구원 경력 • 딥러닝, 강화학습, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천, 랭킹, 검색 또는 관련 분야의 연구 경험 • Python 프로그래밍 및 PyTorch와 같은 프레임워크 활용 능력 • (우대) 컴퓨터 공학, AI, 머신러닝 관련 석사 또는 박사 학위 • (우대) 주요 AI 컨퍼런스(NeurIPS, CVPR, ICML, ICLR, ICCV, ACL 등) 제1저자 논문 게재 • (우대) 연구 아이디어를 실제 프로덕션에 적용한 경험 • (우대) 복잡한 문제 해결 능력 및 다양한 대안의 트레이드오프 분석 능력