LLM/VLM 기반 에이전트로 자율주행 모델의 평가·실패 분석·데이터 생성 워크플로를 자동화하고 closed-loop 평가 파이프라인에 통합합니다. Python 기반 AI 애플리케이션 또는 데이터 파이프라인 구현 및 tool calling·다단계 워크플로 경험이 필요합니다.
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LLM/VLM 기반 에이전트로 자율주행 모델의 평가·실패 분석·데이터 생성 워크플로를 자동화하고 closed-loop 평가 파이프라인에 통합합니다. Python 기반 AI 애플리케이션 또는 데이터 파이프라인 구현 및 tool calling·다단계 워크플로 경험이 필요합니다.
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LLM 기반 차량용 에이전트의 Self-Improvement Loop와 Data Flywheel을 구축하고, Planning·Tool-use·Context Management·Orchestration 및 실행 런타임을 개발합니다. 관련 석사 이상과 AI/ML 또는 소프트웨어 엔지니어링 4년 이상 경력, LLM·Agentic AI 실서비스 적용 경험이 필요합니다.
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차량용 음성 AI 에이전트의 장기 기억·검색·개인화 및 선제적 추천/개입 시스템을 구축하고, 평가·A/B 실험으로 품질을 개선합니다. LLM·Agentic AI 실서비스 적용 경험과 Production급 AI/ML 시스템 설계·구현·운영 역량이 필요합니다.
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모델 성능 병목과 실패 사례를 분석해 학습 데이터를 설계·생성·평가하고, 대규모 데이터 생성 파이프라인 및 품질 개선 전략을 구축·운영합니다. LLM·머신러닝·NLP 이해와 Python 기반 데이터 처리·자동화, Synthetic Data·데이터 평가 또는 큐레이션 경험이 필요합니다.
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LLM 기반 차량 AI Agent의 구조·실행 방식, 오케스트레이션·도구 호출, 대화 흐름 및 평가 환경을 설계·개발하는 역할입니다. Prompt·Context·Tool Calling을 서비스에 적용하고, Agent 품질 평가 지표·데이터셋·환경 구축 경험이 필요합니다.
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자율주행 시스템·차량용 AI 에이전트의 설계, 구현, 검증을 End-to-End로 수행하며 실차 데이터와 프로덕션 코드·MLOps 기반으로 양산 시스템 적용을 추진합니다. 석·박사 졸업 예정·기졸업자 또는 경력 1년 미만 지원자 대상의 3개월 풀타임 채용연계형 인턴입니다.
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