포지션 상세
AI Research Scientist는 복잡한 문제를 스스로 논리적으로 해결하는 차세대 AI의 핵심 지능을 연구합니다.
정답이 정해지지 않은 산업 현장의 문제에서 평가 지표(벤치마크)를 스스로 설계하고, 최신 논문의 핵심 알고리즘을 신속히 파악하여 고유한 모델 구조로 코딩 및 구현할 수 있는 선구적인 연구 역량이 있는 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.
• LLM/VLM의 단계적·복합적 추론(System 2 Reasoning) 능력 향상을 위한 모델 구조 연구 및 추론 파이프라인 개발
• 생성 결과의 논리적 타당성을 검증하고 목표한 방향으로 출력을 유도하기 위한 평가 및 제어(Steerability/Guided Generation) 구조 설계
• 에이전트 시스템 구조 연구
• 모델의 추론 능력을 확장하여 복잡한 다단계 과제(Multi-step tasks)를 자율적으로 수행하는 Agentic AI 구조 연구/개발
• LLM/VLM의 추론 알고리즘(Chain-of-Thought, Planning, Deep Think 등) 에 대한 높은 이해와 연구 경험
• 추론 성능 검증을 위한 실험 환경을 구축하고, 파이프라인 전반을 직접 구현/평가해 본 경험
• 생성 모델의 출력 결과를 평가 및 제어하거나, 피드백 기반으로 성능을 개선하는 메커니즘을 설계한 경험
• 최신 AI 논문의 핵심 알고리즘을 신속하게 파악하고, 이를 바탕으로 고유한 모델 구조를 설계 및 코드화할 수 있는 역량
정답이 정해지지 않은 산업 현장의 문제에서 평가 지표(벤치마크)를 스스로 설계하고, 최신 논문의 핵심 알고리즘을 신속히 파악하여 고유한 모델 구조로 코딩 및 구현할 수 있는 선구적인 연구 역량이 있는 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
• 추론 모델 알고리즘 연구• LLM/VLM의 단계적·복합적 추론(System 2 Reasoning) 능력 향상을 위한 모델 구조 연구 및 추론 파이프라인 개발
• 생성 결과의 논리적 타당성을 검증하고 목표한 방향으로 출력을 유도하기 위한 평가 및 제어(Steerability/Guided Generation) 구조 설계
• 에이전트 시스템 구조 연구
• 모델의 추론 능력을 확장하여 복잡한 다단계 과제(Multi-step tasks)를 자율적으로 수행하는 Agentic AI 구조 연구/개발
자격요건
• 인공지능, 컴퓨터공학, 전기전자, 수학, 통계학 등 관련 분야 석사 이상 학위 소지자• LLM/VLM의 추론 알고리즘(Chain-of-Thought, Planning, Deep Think 등) 에 대한 높은 이해와 연구 경험
• 추론 성능 검증을 위한 실험 환경을 구축하고, 파이프라인 전반을 직접 구현/평가해 본 경험
• 생성 모델의 출력 결과를 평가 및 제어하거나, 피드백 기반으로 성능을 개선하는 메커니즘을 설계한 경험
• 최신 AI 논문의 핵심 알고리즘을 신속하게 파악하고, 이를 바탕으로 고유한 모델 구조를 설계 및 코드화할 수 있는 역량
