AI Research Scientist

• 데이터 수집 파이프라인 설계 및 구축
• 멀티모달 데이터(문서 이미지, 현장 사진, 차트 등)의 수집 및 필터링을 포함한 데이터 수집 파이프라인 설계 및 구축
• 데이터 품질 향상을 위한 전처리 및 개선 기법의 연구·적용
• 데이터팀과의 협업을 위한 Human-in-the-loop 기반 어노테이션 워크플로우 설계 및 운영
• 대규모 Multi-modal representation learning 및 Cross-modal pretraining 기법의 연구 및 적용
• 다양한 질의응답 태스크에 대응하기 위한 Instruction tuning 전략 개발
• 학습과 추론 효율을 고려한 모델 구조 개선 및 최적화 기법 연구
• 문서 중심 VLM 모델의 성능을 평가하기 위한 다양한 평가 기법 조사 및 적용
• 실제 사용 환경에 부합하는 새로운 평가 방법의 개발 및 도입
• 지속적인 개선과 확장이 가능한 내부 벤치마크 도구의 설계 및 구현
• 연구 결과를 탑티어 국제 학회 논문 또는 오픈소스 코드 형태로 공유
• 최신 논문 재현 및 기법 도입을 위한 선행 연구 주도 및 팀 내 기술 공유
• 제품팀, MLOps팀 등과의 긴밀한 협업을 통한 모델의 실서비스 적용 및 시스템 통합

AI Research Engineer – Vision Language Model, 체험형 인턴

AI Research Engineer – Vision Language Model Internship

AI Research Engineer – LLM Eval Internship