담당업무 

? Large Language Model(LLM) 또는 Small Language Model(SLM, sLLM) 기반의 응용 서비스 개발

? Retrieval Augmented Generation(RAG) 품질 향상 방안 연구
? 오픈 소스 LLM의 continued pretraining, fine-tuning, 강화학습 등을 통해 특정 태스크에 적합한 자체 모델 개발
? 고수준의 Autonomous Agent 개발을 위한 각종 요소 구현
? LLM/SLM 활용 영역 발굴
? MLOps 플랫폼 구축, 운영 및 개선 

자격요건

? 머신러닝 유관 경력 2년 이상 또는 그에 준하는 경험을 가지신 분
? 개발한 머신러닝 프로젝트를 실제 상용 서비스에 성공적으로 배포해보신 분
? LLM/SLM 기반 서비스를 상용화하는 데 필요한 사항을 고민하고, 직접 요구사항을 달성해보신 분
? 생성형 AI의 프롬프트 엔지니어링에 대해 이해하고, 효과적으로 활용하실 수 있는 분
? 함께 일하는 연구자, 개발자, 기획자와 원활한 소통이 가능하신 분 

우대사항

? 퍼블릭 클라우드, Kubernetes 환경에서 서비스를 개발해본 경험이 있으신 분
? 상용 배포한 머신러닝 프로젝트를 지속하여 모니터링 및 개선해보신 분
? LLM/SLM 기반 서비스의 평가 기준 마련 및 자동화된 평가 시스템 구축 등에 대해 고민하고 구현해보신 분
? 최신 LLM/SLM 연구를 이해하고 구현하실 수 있는 분
? Llama, Mistral, Phi 등, 오픈 소스 LLM/SLM을 목적에 맞게 continued pretraining, fine-tuning 하여 활용해보신 분
? Prompt tuning, adapter, LoRA 등, 다양한 PEFT 기법에 대한 이해도가 높으신 분
? RLHF, DPO 등, 강화학습 기법을 LLM/SLM에 적용하여 성능을 높여보신 분
? Hugging Face Transformers/Accelerate/TRL, DeepSpeed 등, LLM 학습 관련 라이브러리 사용에 익숙하신 분
? Amazon Trainium/Inferentia 등, AI 전용 하드웨어를 모델 학습, 추론에 사용해보신 분
? 퍼블릭 클라우드와 온 프레미스 서버 기반의 하이브리드 MLOps 플랫폼을 구축, 운영 및 개선해보신 분