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인공지능연구소
대면근무AI·머신러닝연구·R&D
AI 요약
에스아이에이(인공지능연구소)에서 VLM과 군용 객체(항공기·선박 등) 데이터를 이용한 멀티모달 AI 설계 및 학습을 담당할 연구직을 모집합니다. Visual Prompt·Text Prompt·메타데이터 기반 컨텍스트를 결합한 분류 파이프라인 설계, Contrastive/Instruction Learning, PEFT(LoRA/Adapter), TTA 등을 활용한 학습·최적화, 모델 배포 및 성능관리(장기적 데이터·Domain Shift 대응)를 수행하며 원격탐사 도메인 문제(롱테일 분포, 클래스 모호성 등) 해결에 초점을 맞춥니다. 근무지는 대전 본사입니다.
주요 업무
멀티모달 분류 모델 설계 및 개발(Visual Prompt, Text Prompt, Metadata-derived Context 결합); Downstream task 헤드 구성 및 Multi-Task Learning 설계; 원격탐사 도메인(롱테일 분포, 클래스 모호성 등) 대응 모델 설계; Contrastive Learning, Instruction Learning/Tuning 등을 활용한 모델 학습; PEFT(LoRA/Adapter), TTA 등 최적화 전략 수립; 평가체계(클래스 레벨 메트릭, 도메인 쉬프트 등) 설계 및 모델 배포·지속적 성능 관리; Data/DataOps·Foundation Model 팀과 협업.
자격 요건
석사 이상(컴퓨터공학, AI/ML 관련) 또는 이에 준하는 연구경력; PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 기반 모델 개발·실험 경험; 기초 머신러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해; CV·멀티모달·객체 탐지·분류 관련 연구 또는 실무 경험; 연구 논문 이해·재현·확장 및 실험 관리·결과 분석 능력; 협업·원활한 커뮤니케이션 능력.
기술 스택
PyTorchVision-Language Models (VLM)Visual PromptingText PromptingMetadata-derived ContextContrastive LearningInstruction Learning / Instruction TuningPEFT (LoRA, Adapter)TTA (Test-Time Adaptation)Multi-Task Learning객체 탐지/분류Remote Sensing (위성·항공 영상)모델 배포 및 추론 최적화DataOpsFoundation Models실험 관리 및 결과 분석