Researcher, Agent Post-Training, Personality

에이전트 협업 품질에 대한 체계적 이해 구축, 모델 행동의 정성적 판단을 eval/가설/학습 개입으로 전환, 사용자 신호 분석을 통한 신뢰·만족·성과 요인 파악, human expert 및 trainer와 함께 preference data와 tasteful rollout 제작, reward model 및 RL objective 개선, pretraining/early-training과 연계한 데이터 믹스·synthetic data·objective 설계, 오래된 학습 데이터 업데이트 파이프라인 구축, ChatGPT/Codex 등 제품팀과 협업하여 실제 워크플로우에서 개선 검증, 문제 발견부터 실험·학습·평가·런치까지 end-to-end 오너십 수행.

필수/우대 통합: 사용자 관점에서 모델 경험을 깊이 이해할 수 있는 사람, 주관적 제품 질문을 검증 가능한 가설과 엄밀한 평가로 전환할 수 있는 사람, 모델 행동의 다양성과 적응성을 중시하는 사람, 프론티어 에이전트의 커뮤니케이션·협업·신뢰 형성 방식을 설계하고 싶은 사람. 강한 기술 기반(머신러닝, software engineering, statistics, behavioral science, HCI 또는 관련 분야)과 빠른 학습 능력이 필요하며, LLM, post-training, RL/RLHF, reward modeling, evals, synthetic data, pretraining data, production ML systems 경험이 있으면 유리합니다. 연구자, 엔지니어, 제품, 디자이너, 도메인 전문가, human-data 팀과 협업하고 명확히 소통할 수 있어야 합니다.