| 인공지능 |
[담당업무] 추천이유
#중견자동차그룹 #좋은처우 #AI전문기업
1. 포지션 : LLM 파인튜닝, RAG, LWM
2. 담당업무
• 대규모 언어 모델 (LLM) 연구 개발 및 최적화
- 최신 LMM 트렌드 및 기술 연구 분석, 새로운 모델 구조 및 학습 기법 연구 개발
- LMM 모델 학습, 평가, 성능 개선 및 최적화 (학습 데이터 구축, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 압축 및 경량화 등)
- 다양한 LMM 기반 서비스 및 제품 개발 지원
• 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
• LMM 및 RAG 관련 최신 기술 연구 및 응용:
- LMM 및 RAG 관련 최신 논문 및 기술 동향 분석 및 연구
- 새로운 기술 및 방법론을 실제 서비스 및 제품에 적용 연구
- 관련 기술 분야의 문제점 발굴 및 혁신적인 해결 방안 제시
• 관련 부서 협업 및 기술 지원:
- 제품 개발팀, 서비스 운영팀 등 유관 부서와 긴밀하게 협력하여 기술 지원 및 컨설팅 제공
- 기술 문서 작성 및 기술 교육 진행
• 기타:
- AI 및 자연어 처리 분야 컨퍼런스, 학회 참석 및 발표
- 기술 블로그, 논문 등 기술 성과 공유 및 홍보 활동
3. 자격요건
- 컴퓨터 과학, 인공지능, 자연어 처리 또는 관련 분야 석사/박사 학위 소지자
- 대규모 언어 모델 (LLM) 및 검색 증강 생성 (RAG) 분야 3년 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
4. 우대사항
- 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)
- 분산 학습, 모델 압축 및 경량화, 효율적인 추론 기술 경험
- 다양한 자연어 처리 task (QA, 텍스트 생성, 텍스트 분류, 요약 등) 경험
- 관련 분야 논문 발표 및 특허 출원 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)
5. 연차
5년 ~
6.근무지: 서울시 서초구
7. 제출서류
- 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)
- (선택 사항) 경력 기술서, 포트폴리오 (GitHub, 블로그 링크 등), 논문/특허 목록
#반석써치 이사 #정재욱
***-****-****
edwardj@banseog.co.kr******@*******.***
#천리마인재소개소
[근무부서 및 직급/직책]
|
[자격요건] 경력: 경력 5년↑
학력: 대졸
직무기술: 인공지능 AI, 인공지능, 인공지능개발, 인공지능 챗봇
|
0 명 |