대동에이아이랩/ LLM 파인튜닝, RAG, LWM/ 코웍 60%
페이지 정보
등록일 : 25-10-22
기본정보
| 대동에이아이랩/ LLM 파인튜닝, RAG, LWM/ 코웍 60% | |||
| 대리,과장~ | |||
| 무관 | 무관 | ||
| 서류전형 -> 1차면접 -> 2차면접 | 영어 | ||
| 2025-10-22 | 채용시 | ||
상세정보
본문[ 담당업무 ]
• 대규모 언어 모델 (LLM) 개발 및 서비스화 - 최신 LLM 트렌드 및 기술 연구 분석을 통한 상용화 수준의 AI 에이전트 개발 - LLM 모델 학습, 평가, 성능 개선 및 최적화 (학습 데이터 구축, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 압축 및 경량화 등) - 새로운 기술 및 방법론을 실제 서비스 및 제품 적용 방안 제시 - 관련 기술 분야의 문제점 발굴 및 혁신적인 해결 방안 제시 • 검색 증강 생성 (RAG) 시스템 설계, 구축 및 관리: - RAG 시스템 아키텍처 설계 및 구현 (검색 모듈, 생성 모듈, 랭킹 모듈 통합 등) - 고성능, 고효율 RAG 시스템 구축 및 운영 (데이터베이스 연동, API 개발, 성능 모니터링 및 개선 등) - RAG 시스템 기반 서비스 및 제품 개발 및 기술 지원 - 대졸이상 - 경력 3년이상 - 컴퓨터 과학, 인공지능, 자연어 처리 등 관련 실무 경험 소지자 - 대규모 언어 모델 (LLM) 및 검색 증강 생성 (RAG) 분야 2년 이상 연구 개발 경력 - Python, TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 능숙 - 자연어 처리, 기계 학습, 딥러닝 관련 탄탄한 이론적 지식 보유 - 영어 논문 및 기술 문서 해독 및 활용 능숙 <우대> - 컴퓨터 과학, 인공지능, 자연어 처리 등 관련 분야 석사/박사 학위 소지자 - AI 기술기반 서비스 상용화 또는 운영 경험 - 대규모 언어 모델 (GPT, PaLM, LLaMA 등) 개발 및 Fine-tuning 경험 - RAG 시스템 구축 및 운영 경험 (OpenAI API, LangChain, Haystack 등 활용 경험) - 뛰어난 문제 해결 능력 및 분석적 사고 능력 - 적극적이고 능동적인 자세와 뛰어난 커뮤니케이션 능력 - [특정 산업 분야] LMM/RAG 응용 개발 경험 (해당되는 경우 명시)
[ 근무지 ]
- 국문 또는 영문 이력서 (자유 양식, 경력 상세 기술 필수) - 자기소개서 (경력 및 지원 분야에 대한 기여 가능성, LMM/RAG 분야에 대한 비전 및 열정 등을 중심으로 기술) - (필수 사항) 경력 기술서, 포트폴리오 (GitHub, 블로그 링크 등) |
담당컨설턴트
| 임석호전무 | |||
| bero@thepartners.kr | |||