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Research Intern – Training Methods for LLM Efficiency

AI·머신러닝연구·R&D개발

AI 요약

마이크로소프트 리서치에서 대규모 언어 모델(LLM)의 효율성을 개선하기 위한 연구 인턴을 모집합니다. 박사 과정 학생을 대상으로 하며, 자원 제한 환경에서의 모델 학습 알고리즘 설계, 양자화(Quantization) 및 시스템 최적화를 통해 LLM의 품질과 효율성 간의 균형을 연구합니다.

주요 업무

LLM 효율성 개선을 위한 학습 알고리즘 설계 및 적용, 자원 제한 환경에서의 모델 품질/효율성 최적화 연구, 양자화 모델 미세 조정(Fine-tuning) 알고리즘 설계, 추론 모델의 토큰 효율성 향상 연구, 시스템 최적화 구현 및 확장, 연구 결과 발표 및 협업.

자격 요건

컴퓨터 과학 또는 관련 분야 박사 과정 재학생(필수), 최소 1년 이상의 AI/머신러닝 연구 및 실무 경험(필수), PyTorch 등 ML 도구 및 프레임워크 활용 능력(우대), 모델 학습 및 평가 경험(우대), 주요 ML 컨퍼런스 논문 발표 실적(우대), 타 연구원 및 제품 팀과의 효과적인 협업 능력.

기술 스택

PyTorchLLMMachine LearningAIQuantizationFine-tuningModel TrainingModel Evaluation

AI 점수 98core

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