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채용정보
채용포지션 : LLM 파인튜닝, RAG, LWM 경력자 (팀원/경력 3년 이상)_1/25 마감
2026-01-17
조회수 : 195
[채용포지션] LLM 파인튜닝, RAG, LWM 경력자 /소속: PA팀
* 경력 기간 3년 이상
[담당업무]
| - 대규모 언어 모델 (LLM) 개발 및 서비스화 - 최신 LLM 트렌드 및 기술 연구 분석을 통한 상용화 수준의 AI 에이전트 개발 - LLM 모델 학습, 평가, 성능 개선 및 최적화 (학습 데이터 구축, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 압축 및 경량화 등) - 새로운 기술 및 방법론을 실제 서비스 및 제품 적용 방안 제시 - 관련 기술 분야의 문제점 발굴 및 혁신적인 해결 방안 제시 • 검색 증강 생성 (RAG) 시스템 설계, 구축 및 관리: - RAG 시스템 아키텍처 설계 및 구현 (검색 모듈, 생성 모듈, 랭킹 모듈 통합 등) - 고성능, 고효율 RAG 시스템 구축 및 운영 (데이터베이스 연동, API 개발, 성능 모니터링 및 개선 등) - RAG 시스템 기반 서비스 및 제품 개발 및 기술 지원 |
| [자격요건] |
| - 컴퓨터 과학, 인공지능, 자연어 처리 등 관련 실무 경험 소지자 - 대규모 언어 모델 (LLM) 및 검색 증강 생성 (RAG) 분야 2년 이상 연구 개발 경력 - Python, TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 능숙 - 자연어 처리, 기계 학습, 딥러닝 관련 탄탄한 이론적 지식 보유 - 영어 논문 및 기술 문서 해독 및 활용 능숙 |
| [우대사항] |
| - 컴퓨터 과학, 인공지능, 자연어 처리 등 관련 분야 석사/박사 학위 소지자 - AI 기술기반 서비스 상용화 또는 운영 경험 - 대규모 언어 모델 (GPT, PaLM, LLaMA 등) 개발 및 Fine-tuning 경험 - RAG 시스템 구축 및 운영 경험 (OpenAI API, LangChain, Haystack 등 활용 경험) - 뛰어난 문제 해결 능력 및 분석적 사고 능력 - 적극적이고 능동적인 자세와 뛰어난 커뮤니케이션 능력 - [특정 산업 분야] LMM/RAG 응용 개발 경험 (해당되는 경우 명시) |
| [제출서류] |
| - 국문 또는 영문 이력서 (자유 양식, 경력 상세 기술 필수) - 자기소개서 (경력 및 지원 분야에 대한 기여 가능성, LMM/RAG 분야에 대한 비전 및 열정 등을 중심으로 기술) - (필수 사항) 경력 기술서, 포트폴리오 (GitHub, 블로그 링크 등) |
[근무지] 서울(서초동 본사)
[연봉] 협의 후 결정
- · 헤드헌터 : 김섭 / 상무
- · 전화번호 : 02-759-9980
- · 이메일 : daegu690@tbps.co.kr
- · 상태 : 마감