ML Researcher

제타 서비스의 유저 경험 개선을 위한 연구 및 모델 개선; 데이터 설계·수집 및 실험 설계; 자체 LLM에 대한 pre-training, continual pre-training, fine-tuning 수행; RLHF, DPO 등 preference 학습 적용 및 성능 개선; 서빙 비용 최적화를 위한 KV cache, weight quantization, knowledge distillation 연구·적용; 캐릭터·세계관 일관성 유지용 프롬프트 및 기억 기능 설계·실시간 업데이트 시스템 개발; 서사 구조 강화 기능 연구 및 적용; 자동화된 데이터 수집 및 평가 기법 연구; 대규모 학습·서빙 파이프라인에 기여 (하루 1억회 이상 추론 등).

AI/ML 전반에 대한 높은 이해도와 NLP, CV 등 특정 도메인에 대한 깊이 있는 지식; 3년 이상의 관련 프로젝트 경험; 실서비스 환경에서 문제 정의 및 데이터·모델 설계로 지표 개선 경험; TensorFlow, PyTorch 등으로 최신 논문 방법론을 빠르게 구현할 수 있는 능력. (우대) 30B+ LLM의 pre-training/continual pre-training 경험; RLHF/DPO 등 preference learning 적용 경험; KV cache/weight quantization/knowledge distillation 등 최적화 도입 경험; FSDP, DeepSpeed 분산 학습 및 Slurm 멀티클러스터 경험; NeurIPS/ICML/ICLR/ACL 등 탑티어 학회 1저자 게재 또는 Kaggle 수상; Hugging Face, DeepSpeed 등 오픈소스 기여 경험.