포지션 상세
Applied AI Scientist는 반도체, 제조 등 산업 현장의 실제 문제를 해결하기 위한 멀티모달 AI 모델을 연구합니다.
현장 데이터 특성에 맞춘 파운데이션 모델부터 이상 검출 및 근본 원인 분석(RCA), 모델 경량화 및 인코더 아키텍처 커스텀까지 현장 중심의 응용 연구를 주도하실 분들의 많은 지원을 기다립니다!
[조직 소개]
연구본부는 복잡한 환경에서 올바른 판단을 내리는 AI 핵심 지능 연구부터, 현장 데이터를 가치 있는 산업 지능으로 전환하는 특화 모델 개발까지 AI R&D의 원천 기술을 연구합니다.
• System 2 & Reasoning Focus
＞ LLM/VLM의 단계적·복합적 추론(System 2 Reasoning) 파이프라인 연구, Steerability 제어 구조 및 Agentic AI 아키텍처 설계
• Vertical Domain & Multimodal Focus
＞ 시계열·비전·센서 복합 산업 데이터 기반 멀티모달 파운데이션 모델 개발, 이상 검출/원인 분석(RCA)을 위한 Knowledge Discovery AI 연구
실패를 두려워하지 않는 연구 도전과 활발한 논의를 통해, 차세대 AI 지능 연구와 산업 특화 멀티모달 모델로 미래 기술 패러다임을 선도하고자 노력합니다.
• 반도체, 제조 등 산업 현장 데이터(시계열·비전·센서 등) 특성에 맞춘 멀티모달 파운데이션 모델 구조 연구 및 산업 특화 적용
• 산업 현장 데이터로부터 이상 검출 및 예측, 원인 분석(RCA)을 위한 Knowledge Discovery AI 연구/개발
• 멀티모달 모델 경량화 및 핵심 모듈 커스텀
• 이론적 근거에 기반한 멀티모달 파운데이션 모델 경량화 및 고속 추론 구조 설계
• 도메인-특화 멀티모달 모델 인코더 아키텍처 설계/재학습
• 시계열 데이터 분석 또는 컴퓨터 비전 기반 이상 감지(Anomaly Detection) 및 패턴 인식 알고리즘 연구 경험
• Knowledge Distillation 등 모델 경량화 및 압축 기술을 연구하고 직접 구현해 본 경험
• Multi-modal LLM/VLM 등 파운데이션 모델 구조에 대한 원리적 이해와 산업 데이터 적용 경험
• 최신 AI 논문의 핵심 알고리즘을 신속하게 파악하고, 이를 바탕으로 고유한 모델 구조를 설계 및 코드화할 수 있는 역량
현장 데이터 특성에 맞춘 파운데이션 모델부터 이상 검출 및 근본 원인 분석(RCA), 모델 경량화 및 인코더 아키텍처 커스텀까지 현장 중심의 응용 연구를 주도하실 분들의 많은 지원을 기다립니다!
[조직 소개]
연구본부는 복잡한 환경에서 올바른 판단을 내리는 AI 핵심 지능 연구부터, 현장 데이터를 가치 있는 산업 지능으로 전환하는 특화 모델 개발까지 AI R&D의 원천 기술을 연구합니다.
• System 2 & Reasoning Focus
＞ LLM/VLM의 단계적·복합적 추론(System 2 Reasoning) 파이프라인 연구, Steerability 제어 구조 및 Agentic AI 아키텍처 설계
• Vertical Domain & Multimodal Focus
＞ 시계열·비전·센서 복합 산업 데이터 기반 멀티모달 파운데이션 모델 개발, 이상 검출/원인 분석(RCA)을 위한 Knowledge Discovery AI 연구
실패를 두려워하지 않는 연구 도전과 활발한 논의를 통해, 차세대 AI 지능 연구와 산업 특화 멀티모달 모델로 미래 기술 패러다임을 선도하고자 노력합니다.
주요업무
• 산업-특화 멀티모달 AI 모델 연구• 반도체, 제조 등 산업 현장 데이터(시계열·비전·센서 등) 특성에 맞춘 멀티모달 파운데이션 모델 구조 연구 및 산업 특화 적용
• 산업 현장 데이터로부터 이상 검출 및 예측, 원인 분석(RCA)을 위한 Knowledge Discovery AI 연구/개발
• 멀티모달 모델 경량화 및 핵심 모듈 커스텀
• 이론적 근거에 기반한 멀티모달 파운데이션 모델 경량화 및 고속 추론 구조 설계
• 도메인-특화 멀티모달 모델 인코더 아키텍처 설계/재학습
자격요건
• 인공지능, 컴퓨터공학, 전기전자, 수학, 통계학 등 관련 분야 석사 이상 학위 소지자• 시계열 데이터 분석 또는 컴퓨터 비전 기반 이상 감지(Anomaly Detection) 및 패턴 인식 알고리즘 연구 경험
• Knowledge Distillation 등 모델 경량화 및 압축 기술을 연구하고 직접 구현해 본 경험
• Multi-modal LLM/VLM 등 파운데이션 모델 구조에 대한 원리적 이해와 산업 데이터 적용 경험
• 최신 AI 논문의 핵심 알고리즘을 신속하게 파악하고, 이를 바탕으로 고유한 모델 구조를 설계 및 코드화할 수 있는 역량
