부서 소개 저희 부서는 HyperCLOVA X Foundation 모델의 Pre-training 연구 및 개발을 통해 네이버 내외부로 공급하여 폭넓은 활용을 지원합니다. 최신 기술과 사용자의 요구를 반영하여 거대 언어 모델(LLM)의 성능을 지속적으로 개선하고, 이를 기반으로 플랫폼을 개선하며 새로운 방향을 제안하고 실행합니다. 담당업무 • 대규모 Pre-training을 위한 데이터 ETL 분산처리 및 최적화 등 모델의 성능을 끌어올리기 위한 데이터 강화 • 대규모 Pre-training 모델 성능 향상을 위한 실험, 설계, 실행 및 분석 • 대규모 학습과 대규모 데이터가 상호 작용하는 방식에 대한 연구 • HyperCLOVA X의 유관부서 (모델, 인프라, Post-training 부서)와 협업 등 자격요건 • 유관 경력 1년 이상 보유하신 분 필요스킬 • 데이터 및 ML에 관련된 복잡한 문제를 해결할 수 있는 소프트웨어 엔지니어링 기술 • Python에 대한 전문 지식과 딥러닝 프레임워크 (Pytorch, Tensorflow 등)을 사용한 연구 및 개발 경험 • 자연어 처리나 대규모 머신 러닝에 대한 친숙도 • 최신 AI/ML 논문을 이해하고 구현할 수 있는 능력 • Pre-training 대규모 데이터 ETL 수집/구축 능력 우대사항 • 인공지능, 기계학습, 데이터마이닝, 수학 등 관련 분야 석사 이상 학위를 소지하신 분 • Pre-training 대규모 데이터 ETL을 위한 분산처리 및 최적화를 위한 소프트웨어 역량을 보유하신 분 • Pre-training 대규모 GPU 인프라 최적화를 위한 분산시스템 학습 및 컴퓨팅 구조에 대한 이해(CUDA 등)가 있으신 분 • Multi-modal (Text, Image 등) 대규모 Pre-training 학습 경험을 보유하신 분 • 주요 AI/ML Conference 논문 게재 경험을 보유하신 분 (NeurIPS, ICML, ICLR, COLING, ACL, EMNLP 등) • Kaggle 등 국내외 AI/ML 대회에서 우수한 성적을 거둔 경험을 보유하신 분 전형절차 및 기타사항 [전형절차] 서류 전형(기업문화적합도 검사 및 직무 테스트 포함) ▶ 1차 인터뷰 ▶ 레퍼런스체크 및 2차 인터뷰 ▶ 처우협의 ▶ 최종합격 ※ 전형 절차는 일정 및 상황에 따라 변동 될 수 있으며, 전형 별 결과에 따라 절차(추가 인터뷰 등)가 추가될 수 있습니다. ※ 정해진 결과 발표 일정은 없으며, 지원서 검토 후 면접 일정은 대상자에게 개별로 안내 드릴 예정입니다. [근무지] 경기 성남시 분당구 불정로 6 (그린팩토리) ※ 근무지는 회사 내부 사정에 따라 변동될 수 있습니다.