Core AI Research Engineer

• AI 기반 문제 해결을 위한 수학적 모델링 및 알고리즘 설계 (선형대수·확률통계 기반)
• 머신러닝·딥러닝 모델 설계, 학습, 성능 최적화 및 실험 관리
• PyTorch, TensorFlow 기반 모델 구현 및 서비스 적용
• 최신 AI 논문 분석 및 핵심 알고리즘 Reproduction을 통한 기술 내재화
• 강화학습(RL), 연합학습(FL), 대형언어모델(LLM) 기반 신규 AI 기능 연구 및 적용
• 데이터 수집·전처리·파이프라인 구축 및 모델 성능 개선을 위한 반복 실험 수행
• AI 모델의 실제 서비스/디바이스 적용을 위한 최적화 및 경량화 (On-device/Edge 환경 고려)
• 다양한 AI 도메인에 대한 빠른 학습 및 기술 적용을 통한 제품 경쟁력 강화

• 학력 : 대학원(석사)이상
• 선형대수, 확률통계 등 수학 기반 및 머신러닝·딥러닝 코어 원리에 대한 이해 가능자
• PyTorch 기반 딥러닝 모델 설계 및 구현 경험
• AI 논문을 이해하고 코드로 직접 구현(Reproduction)해 본 경험
• 데이터 수집·전처리 및 모델 학습 파이프라인 구축 경험
• 문제 정의부터 모델 설계, 실험, 개선까지 End-to-End 수행 역량
• 새로운 AI 기술(RL, FL, LLM 등)에 대한 빠른 학습 능력 및 적용 역량

• On-device / Edge 환경에서 모델 경량화 및 최적화 경험
• 초기 스타트업(0→1) 환경에서 MVP를 빠르게 구축해본 경험
• AI 관련 논문 작성 또는 특허 출원 경험
• 컴퓨터공학, 인공지능, 수학 등 관련 전공 (석사 이상 우대)
• 강화학습(RL), 연합학습(FL), LLM(LangChain, LangGraph 등) 실무 경험
• RAG(검색 증강 생성) 시스템 구축 또는 LLM 기반 서비스 개발 경험

서류전형>1차면접>2차면접>임원면접>최종합격

• 필수 : 이력서, 자기소개서 (자유 양식, PDF 권장)

• 선택 : 포트폴리오 (문제 해결 경험 중심)

• 작성 핵심(이력서/경력기술서)

단순한 업무 나열보다, 직접 해결한 문제와 그 결과를 중심으로 작성해 주세요.

- 어떤 문제를 정의했는지

- 어떤 방식으로 접근하고 해결했는지

- 그 결과 어떤 변화가 발생했는지

• 수습기간 중 급여 100%

• 급여조건 : 면접 후 결정