어떤 팀에서 함께하게 되나요?
• 데이터 기반 연구개발을 담당하는 개발6유닛에서 근무하게 됩니다.
• 단순 연구 작업이 아닌 서비스를 통한 실제 데이터를 활용한 연구개발을 수행합니다.
• 대용량 데이터를 색인, 분석하는 자연어처리/멀티미디어 엔진의 개발과 서빙을 담당하고 있습니다.
• 텍스트/이미지 도메인별로 필요한 데이터를 라벨링할 수 있는 자체 개발 플랫폼을 보유하고 있습니다.
• 새로운 연구 개발 결과물과 이미 반영되어 있는 기존 결과물들이 유기적으로 하나의 서비스가 될 수 있도록 노력하고 있습니다.
어떤 일을 담당하나요?
• 주력 서비스인 카피킬러, GPT킬러, 프리즘, 몬스터 및 자사 서비스 개발에 필요한 다양한 인공지능 기술을 연구개발합니다.
• 금번 채용 분야는 자연어처리(NLP) 입니다. 비전 분야는 채용 대상이 아닙니다.
• MGTD (Machine-Generated Text Detection) 모델을 연구 및 서빙합니다.
• 최신 자연어처리 기술을 실험하고 유의미한 결과를 자사 서비스에 적용하며 피드백합니다.
• 거인의 어깨 위에서 문제 제시부터 데이터 기반 해결책 도출까지의 전 과정을 경험해 볼 수 있습니다.
#기술 스택
• 언어: Python, C/C++
• 프레임워크: Pytorch, Transformers, FastAPI, vLLM, TorchServe
• 운영 환경: Linux, Docker, AWS, Kubernetes
• 버전관리: Git
이런 분과 함께 일하고 싶어요
• Computer Science, AI 등 관련 분야 석사 이상 학위이며 전문연구요원 전직 가능하신 분
• 최신 LLM에 대한 이해를 가지신 분
• 자연어 처리 모델 학습을 위해 텍스트 데이터 정제, 분석 EDA를 수행 가능 하신 분
• (NLU) 자연어 이해 태스크를 해결하기 위한 실험 과정을 설계, 모델 학습을 통한 분석이 가능하신 분
• (NLG) LLM API 연동을 통한 자연어 생성 기능 백엔드를 개발해 보신 분
이런 경험까지 있다면 더 좋겠어요!
• 인공지능 모델 학습부터 서빙/추론 API 개발까지 실전 경험이 있는 분
• 기술 개발 및 연구 내용을 문서화하는데 기여할 수 있는 분
• torchserve, bentoml, triton등 모델 패키징 프레임워크 또는 vllm, llama-cpp 등 LLM 추론 프레임워크를 다뤄보신 분
• (NLG) Parameter-Efficient Finetuning (ex. LoRA) 방식으로 sLLM 모델을 학습해 보신 분
• Django, FastAPI 등 python 백엔드 프레임워크로 자연어 처리 어플리케이션을 만들어 보신 분
• langchain, llama-index 등의 프레임워크를 이해하고 RAG 어플리케이션을 만들어 보신 분
이렇게 채용합니다.
• 서류, 포트폴리오(필수) 제출 → 역량 검사 & AI 대화형 면접(몬스터) → 1차 면접 → 2차 면접 → 처우 협의/채용
• 제출하신 서류 검토 결과는 합격 여부와 관계없이 결과에 대해 영업일 기준 5일 이내로 피드백을 드립니다. 5일 이내 결과 안내를 못 받으신 경우 recruit@muhayu.com으로 문의 부탁드려요.
• 경력 중심의 이력서, 링크드인 URL, 개인 홈페이지 등 본인을 소개할 수 있는 어떤 형태의 문서를 제출하셔도 좋아요.
• 1차 면접은 실무부서 리더, 실무자, 채용담당자와 함께, 업무 경험이나 그 실행 방식에 대해 이야기를 나눕니다.
• 2차 면접은 임원 면접으로 회사와 개인의 비전, 목표, 철학 등에 대해 이야기합니다
• 필요 시, 래퍼런스 체크를 요청드릴 수 있어요.
확인해주세요.
• 입사 후 최초 3개월은 수습기간에 해당됩니다.
• 입사 지원 서류에 허위 사실이 발견될 경우, 채용 확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
