포지션 상세

[Overview]

•시리즈 B 150억 투자유치(26년6월)

•일본 등 7개국 진출

•2번의 EXIT을 경험하고, 쿠팡/토스/올웨이즈/Ridi 출신들이 모인 소수 정예 팀

•공동창업자 모두가 창업자 출신

[Introduction]

역사적으로 '기술의 패러다임이 전환되는 시기', 가장 위대한 회사들이 탄생했습니다. AI는 인류 역사상 가장 거대한 파도입니다.

그 어느 때보다 변화의 폭은 커지고 주기는 짧아진 지금, 함께 위대한 회사를 만들어 나갈 타이밍입니다. 인류 역사상 가장 큰 변화에 뛰어들어, 직접 변화를 만들어 나갈 분을 찾습니다.

[What we do]

• 콘텐츠 분야 중 가장 열광적인 반응이 있는 건 단연 AI 캐릭터 채팅을 위시한 AI Companion 시장입니다. 이 시장은 과거 인터넷 게임의 초창기 시장만큼이나 빠르게 성장하고 있고, 콘텐츠계의 새로운 큰 축이 될 것입니다.

• 우리는 이 거대한 흐름의 중심에서 ‘Next Contents’를 가장 매력있게 전달하는 플랫폼이 되는 것을 목표로 합니다. 그 첫걸음으로 AI 캐릭터 채팅 서비스를 구축해나가고 있습니다.

• AI 캐릭터 채팅 서비스는 기본적으로 유저들이 특정한 세계관과 설정을 가진 매력적인 캐릭터와 대화할 수 있는, 콘텐츠의 창작욕과 소비욕을 동시에 자극할 수 있는 진보된 형태의 콘텐츠 플랫폼입니다.

• AI캐릭터 채팅 서비스는 텍스트에서 시작했지만 영상, 이미지, 웨어러블 기기 등 확장 가능성이 무한합니다.

• 수많은 경쟁 기업들이 쏟아지고 있는 이 매력적인 신흥 시장에서, 유저에 대한 뾰족한 정의와 이해를 기반으로 누구보다 빠르게 가장 매력적인 서비스를 만들고 있습니다.

[Why Bunkerkids?]

1. 실제 니즈가 시장에서 검증된, 매출을 내는 AI 프로덕트의 개발을 0에서 1, 1에서 10과 그 너머까지 함께하는 경험

2. 초기 단계 스타트업에서의 자율성/권한을 기반으로 한 압축 성장, 높은 업사이드

3. 기준을 낮추지 않는 채용 원칙 아래, 최고의 동료들과 함께하는 경험

주요업무

캐릭터 품질의 한계를 기술로 밀어내고, 그 결과를 팀의 지식으로 남깁니다.

• 파인튜닝 — SFT부터 DPO, RLHF, GRPO 등 Preference Optimization까지 적용하고 효과를 검증
• LLM 품질 컨트롤 — 캐릭터성, 기억력, 문체를 정량 지표로 정의하고 개선
• 프롬프트 엔지니어링 — 모델 변경 없이 밀어낼 수 있는 한계까지 밀어내기
• 비용 감축 — Quantization, Knowledge Distillation 등으로 같은 품질을 더 싸게
• 기술 인사이트 제공 — 모델 오케스트레이션과 서빙 전략에 대한 판단 근거 제시
• 인접 모달리티 탐구 — diffusion(이미지), TTS, STT가 우리 제품에 무엇을 더할 수 있는지
• 지식 자산화 — 재현 가능한 eval과 문서로 결과를 남기고 Product Engineer에게 핸드오프

자격요건

• LLM 파인튜닝 경험 — SFT 이상, Preference Optimization 계열 중 하나 이상 적용해본 경험
• 무엇을 왜 실험할지 스스로 정의하고, 결과를 정량 지표로 검증해본 경험
• Python과 PyTorch로 학습·평가 파이프라인을 직접 구현하고 개선해본 경험
• 모델 품질을 재현 가능한 수치로 만드는 eval을 설계해본 경험

[기술 스택]
• 언어: Python (리서치), TypeScript · Go (제품)
• AI/LLM: 여러 LLM 프로바이더 + 자체 모델 호스트
• 학습: PyTorch 기반 학습·평가 파이프라인
• 인프라: GCP, GPU 클러스터
• 제품: React 기반 SPA + 모바일 하이브리드 앱, Python·TypeScript·Go 서버

[위프(WHIF)]Tech-AI Researcher

포지션 상세

주요업무

자격요건

기술 스택 • 툴

태그

마감일

근무지역

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