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RE / RS - Foundations, Search
AI·머신러닝연구·R&D
AI 요약
OpenAI의 Foundations Research 팀 내 Search 팀에서 임베딩 검색 연구원을 채용합니다. 이 역할은 프론티어 모델이 정확한 정보를 적시에 검색하고 활용할 수 있도록 새로운 임베딩 훈련 목적, 확장 가능한 벡터 저장소 아키텍처, 동적 인덱싱 방법을 설계하는 데 집중합니다. 대규모 ML 시스템 구축 경험과 표현 학습 및 벡터 검색 분야의 깊은 전문성을 요구하며, AI 시스템의 기억 및 지식 접근 능력을 혁신하는 중추적인 역할을 수행하게 됩니다.
주요 업무
그라운딩, 관련성 및 적응형 추론에 최적화된 임베딩 모델 및 검색 시스템 연구, 임베딩의 훈련·평가 및 프론티어 모델 통합을 위한 엔드투엔드 인프라 구축 협업, 밀집(Dense)/희소(Sparse)/하이브리드 표현 기법 및 메트릭 러닝, Learning-to-retrieve 시스템 혁신 주도, 사전 학습 및 추론 팀과 협력하여 모델 라이프사이클 전반에 검색 기능 통합, 학습된 표현 기반의 기억 및 지식 접근 능력을 갖춘 AI 시스템 비전 기여
자격 요건
ML 인프라 또는 기초 연구 분야의 고성능 팀 리딩 경험, 표현 학습(Representation learning), 임베딩 모델 또는 벡터 검색 시스템에 대한 깊은 기술적 전문성, Transformer 기반 LLM 및 임베딩 공간과 언어 모델 목적 함수 간의 상호작용에 대한 이해, 대조 학습(Contrastive learning), 지도/비지도 임베딩 학습 또는 메트릭 러닝 연구 경험, 대규모 머신러닝 시스템(특히 프로덕션/연구 환경의 임베딩 파이프라인) 구축 및 확장 경험, 기존 검색 및 기억 방식에 도전하는 제1원칙(First-principles) 사고방식
기술 스택
TransformerLLMEmbedding ModelsVector RetrievalContrastive LearningMetric LearningML InfrastructureDense RepresentationSparse RepresentationHybrid RepresentationLearning-to-retrieve
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