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RE/RS, Data Understanding (MM)
AI·머신러닝연구·R&D데이터
AI 요약
OpenAI Data Understanding 팀에서 멀티모달 데이터의 고품질 구축·정제·합성·토큰화를 연구/개발할 Research Engineer 또는 Applied ML 성격의 인재를 찾습니다. 이미지·오디오·비디오 데이터를 대규모로 처리하고, 데이터 품질 필터와 자동화 파이프라인을 개선해 모델 성능 향상에 기여하는 역할입니다.
주요 업무
멀티모달 데이터의 고품질 dataset 및 quantized representation 생성. 이미지·오디오·비디오 등 멀티모달 데이터 합성 및 supervision 생성. noisy data pipeline 개선. quality filter 개발 및 고도화. 모델을 활용한 data prep 자동화. 데이터셋 변경이 모델 성능 개선으로 이어지는지 측정 및 분석.
자격 요건
필수: 새로운 또는 개선된 ML 아이디어를 논문, 프로젝트, 응용연구로 입증한 강한 실적. 적절한 멀티모달 데이터 문제를 선택하고 장기 과제를 영향까지 이끄는 연구 주도 역량. OpenAI의 실증적이고 협업적인 연구 방식에 대한 열의. 우대: multimodal learning, audio, vision, video, synthetic data, data-centric ML 경험. AI의 영향(privacy, provenance, data quality)에 대한 성찰. high-performance deep learning 또는 large-scale data processing systems 구축 경험.
기술 스택
multimodal learningaudiovisionvideosynthetic datadata-centric MLdeep learninglarge-scale data processing systems
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