포지션 상세
■ 팀스파르타 AI Research Engineer - LLM을 소개해요
• 스파르타 AX제품팀은 보안이 중요한 폐쇄망 환경에서 로컬 모델 기반의 코딩 에이전트와 업무 에이전트를 만듭니다.
• 국방, 공공, 금융, 의료 현장은 보안 규정 때문에 Claude도, Copilot도 쓸 수 없습니다. 하지만 이들이 다루는 시스템이 사회의 핵심 인프라를 움직입니다. 우리는 인터넷이 끊긴 환경의 고객도 AX 전환을 할 수 있도록, 그 안에서 실제로 동작하는 솔루션을 만들고 있습니다.
• AI Research Engineer - LLM은 에이전트의 모델과, 그 모델이 일하는 하네스를 함께 책임집니다. 같은 모델도 어떤 하네스에서 일하느냐에 따라 결과가 크게 달라집니다. 그래서 우리는 모델과 하네스를 따로 보지 않습니다. 에이전트가 어디서 막히는지 찾아 모델을 학습시키거나 하네스를 고치고, 그 모델을 고객 장비에서 실제로 쓸 수 있는 속도로 돌립니다. 현장에서 끝까지 일하는 에이전트의 모델을 가장 빨리 만들고 증명하는 역할입니다.
■ AI Research Engineer - LLM은 이런 성장을 할 수 있어요
• 새로 나온 오픈웨이트 모델을 가장 먼저 학습하고 평가해, 실제 고객 환경에서 성과로 증명하는 경험을 할 수 있습니다.
• 모델과 하네스를 함께 다루며, 에이전트가 일을 끝내게 만드는 과정을 처음부터 끝까지 설계해 볼 수 있습니다.
• R&D를 뛰어넘어 직접 고객접점에서 고객 문제를 정의하고 해결하는 사이클을 경험해 볼 수 있습니다.
• 임팩트에 비례하는 연구/개발 환경의 물적, 인적 서포트(GPU 등 인프라, 뛰어난 동료)를 약속합니다.
• 에이전트를 위한 모델을 학습합니다. 판정, 분류처럼 에이전트 안에서 도는 작은 모델을 데이터 설계부터 평가까지 직접 만듭니다. 고객 도메인 데이터로 도메인 학습을 하고, SFT와 RL로 고객 업무에 맞춥니다.
• 모델과 하네스를 함께 평가하고 고칩니다. 새 오픈웨이트 모델을 에이전트 평가 harness로 비교해 고객 장비에 올릴 모델을 정합니다. 에이전트 궤적에서 실패 원인이 모델인지 하네스인지 가려 둘을 함께 고칩니다.
• 고객 장비에서 모델을 서빙합니다. SGLang, vLLM 같은 추론 엔진으로 DGX Spark, DGX Station 같은 저비용 장비에서 실사용 속도를 만듭니다. 장비 여러 대를 묶은 분산 서빙, 저비트 양자화, 추측 디코딩까지 직접 다룹니다.
• 폐쇄망 납품까지 책임집니다. 에어갭 환경을 전제로 모델을 패키징하고, 현장에서 쓸 수 있는 운영 체계를 만듭니다.
• 모델 학습, 에이전트 하네스, 서빙 중 한 분야에서 깊이 있는 경험을 갖추고, 다른 한 분야 이상을 직접 해보신 분
• 베이스라인을 세우고 실험을 설계해, 수치로 결정을 내려보신 분
• 코딩 에이전트를 일상적으로 쓰면서도, 모델 코드와 추론 엔진 안쪽까지 직접 파고들어 원인을 찾으시는 분
• 스파르타 AX제품팀은 보안이 중요한 폐쇄망 환경에서 로컬 모델 기반의 코딩 에이전트와 업무 에이전트를 만듭니다.
• 국방, 공공, 금융, 의료 현장은 보안 규정 때문에 Claude도, Copilot도 쓸 수 없습니다. 하지만 이들이 다루는 시스템이 사회의 핵심 인프라를 움직입니다. 우리는 인터넷이 끊긴 환경의 고객도 AX 전환을 할 수 있도록, 그 안에서 실제로 동작하는 솔루션을 만들고 있습니다.
• AI Research Engineer - LLM은 에이전트의 모델과, 그 모델이 일하는 하네스를 함께 책임집니다. 같은 모델도 어떤 하네스에서 일하느냐에 따라 결과가 크게 달라집니다. 그래서 우리는 모델과 하네스를 따로 보지 않습니다. 에이전트가 어디서 막히는지 찾아 모델을 학습시키거나 하네스를 고치고, 그 모델을 고객 장비에서 실제로 쓸 수 있는 속도로 돌립니다. 현장에서 끝까지 일하는 에이전트의 모델을 가장 빨리 만들고 증명하는 역할입니다.
■ AI Research Engineer - LLM은 이런 성장을 할 수 있어요
• 새로 나온 오픈웨이트 모델을 가장 먼저 학습하고 평가해, 실제 고객 환경에서 성과로 증명하는 경험을 할 수 있습니다.
• 모델과 하네스를 함께 다루며, 에이전트가 일을 끝내게 만드는 과정을 처음부터 끝까지 설계해 볼 수 있습니다.
• R&D를 뛰어넘어 직접 고객접점에서 고객 문제를 정의하고 해결하는 사이클을 경험해 볼 수 있습니다.
• 임팩트에 비례하는 연구/개발 환경의 물적, 인적 서포트(GPU 등 인프라, 뛰어난 동료)를 약속합니다.
주요업무
■ 합류하면 이런 업무를 해요• 에이전트를 위한 모델을 학습합니다. 판정, 분류처럼 에이전트 안에서 도는 작은 모델을 데이터 설계부터 평가까지 직접 만듭니다. 고객 도메인 데이터로 도메인 학습을 하고, SFT와 RL로 고객 업무에 맞춥니다.
• 모델과 하네스를 함께 평가하고 고칩니다. 새 오픈웨이트 모델을 에이전트 평가 harness로 비교해 고객 장비에 올릴 모델을 정합니다. 에이전트 궤적에서 실패 원인이 모델인지 하네스인지 가려 둘을 함께 고칩니다.
• 고객 장비에서 모델을 서빙합니다. SGLang, vLLM 같은 추론 엔진으로 DGX Spark, DGX Station 같은 저비용 장비에서 실사용 속도를 만듭니다. 장비 여러 대를 묶은 분산 서빙, 저비트 양자화, 추측 디코딩까지 직접 다룹니다.
• 폐쇄망 납품까지 책임집니다. 에어갭 환경을 전제로 모델을 패키징하고, 현장에서 쓸 수 있는 운영 체계를 만듭니다.
자격요건
■ 이런 분을 찾고 있어요• 모델 학습, 에이전트 하네스, 서빙 중 한 분야에서 깊이 있는 경험을 갖추고, 다른 한 분야 이상을 직접 해보신 분
• 베이스라인을 세우고 실험을 설계해, 수치로 결정을 내려보신 분
• 코딩 에이전트를 일상적으로 쓰면서도, 모델 코드와 추론 엔진 안쪽까지 직접 파고들어 원인을 찾으시는 분
