포지션 상세
베링랩은 가장 어렵고 난해한 번역 문제에 대해 AI기반 솔루션을 제공하는 Language Tech 기업입니다.
법률/특허 등 전문 도메인에 특화된 AI번역 엔진 및 손쉽게 번역 및 검수를 할 수 있는 전문 번역 협업 툴 (CAT Tool) 또한 개발하고 있습니다. 세계적인 학회 WMT20 (World Machine Translation) 및 WAT (Workshop on Asia Translation) 2021에서 1위를 기록할 만큼 최고의 기술력을 보유하고 있으며 네이버(D2SF)와 소프트뱅크(SBVA)로부터 기관투자를 유치했습니다.
법률, 특허, 생명과학 등 고도화된 전문 도메인에서 AI 번역을 선도하고 있으며, 아시아와 유럽의 12개 주요 언어를 기반으로 300곳 이상의 고객사와 함께하고 있습니다. 본사는 서울에 있으며, 미국, 싱가포르, 홍콩에 지사를 두고 빠르게 성장 중입니다.
• Agentic Workflow 구축: **Claude, OpenAI** 등 기반의 에이전트 환경을 구축하여 **Tool calling**, **Planning**, **Self-correction** 등 자율적 추론 프로세스를 포함한 고도화된 멀티 에이전트 워크플로우를 구현함
• Inference 최적화 및 서빙: **vLLM**, **SGLang** 등 최신 추론 엔진을 활용하여, 고성능.저지연 서빙 환경을 구축함
• 데이터 엔지니어링 및 평가: 학습용 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 파이프라인을 구축하고, 모델 성능을 정량적으로 측정할 수 있는 평가 프레임워크를 설계함
• 팀원 멘토링 및 학습 중심의 기술 문화 조성
• 신경망 기계번역(NMT) 및 다국어 NLP에 대한 깊은 이해와 실무 경험
• Transformer 기반 구조, LLM, 도메인 적응 기술 등 최신 NLP/ML 기술에 대한 높은 이해도
• 연구를 제품화하는 실전 경험 — 연구 결과를 실제 시스템으로 전환한 사례
• Python 및 PyTorch, TensorFlow 등의 딥러닝 프레임워크 능숙
• MLOps, 클라우드 기반 모델 배포, 성능 최적화 경험
• 다양한 팀과의 커뮤니케이션 및 협업 능력
법률/특허 등 전문 도메인에 특화된 AI번역 엔진 및 손쉽게 번역 및 검수를 할 수 있는 전문 번역 협업 툴 (CAT Tool) 또한 개발하고 있습니다. 세계적인 학회 WMT20 (World Machine Translation) 및 WAT (Workshop on Asia Translation) 2021에서 1위를 기록할 만큼 최고의 기술력을 보유하고 있으며 네이버(D2SF)와 소프트뱅크(SBVA)로부터 기관투자를 유치했습니다.
법률, 특허, 생명과학 등 고도화된 전문 도메인에서 AI 번역을 선도하고 있으며, 아시아와 유럽의 12개 주요 언어를 기반으로 300곳 이상의 고객사와 함께하고 있습니다. 본사는 서울에 있으며, 미국, 싱가포르, 홍콩에 지사를 두고 빠르게 성장 중입니다.
주요업무
• LLM 모델 학습: **Supervised Fine Tuning (SFT)** 외 **DPO, SimPO** 등 **RL** 기법을 적용하여 모델의 정렬(**Alignment**) 및 추론 능력을 극대화함• Agentic Workflow 구축: **Claude, OpenAI** 등 기반의 에이전트 환경을 구축하여 **Tool calling**, **Planning**, **Self-correction** 등 자율적 추론 프로세스를 포함한 고도화된 멀티 에이전트 워크플로우를 구현함
• Inference 최적화 및 서빙: **vLLM**, **SGLang** 등 최신 추론 엔진을 활용하여, 고성능.저지연 서빙 환경을 구축함
• 데이터 엔지니어링 및 평가: 학습용 합성 데이터(Synthetic Data) 생성 파이프라인을 구축하고, 모델 성능을 정량적으로 측정할 수 있는 평가 프레임워크를 설계함
• 팀원 멘토링 및 학습 중심의 기술 문화 조성
자격요건
• NLP 또는 머신러닝 분야에서 7년 이상의 경력, 리더십 경험• 신경망 기계번역(NMT) 및 다국어 NLP에 대한 깊은 이해와 실무 경험
• Transformer 기반 구조, LLM, 도메인 적응 기술 등 최신 NLP/ML 기술에 대한 높은 이해도
• 연구를 제품화하는 실전 경험 — 연구 결과를 실제 시스템으로 전환한 사례
• Python 및 PyTorch, TensorFlow 등의 딥러닝 프레임워크 능숙
• MLOps, 클라우드 기반 모델 배포, 성능 최적화 경험
• 다양한 팀과의 커뮤니케이션 및 협업 능력
