비게임 도메인 특화 LLM의 데이터 구축·학습·평가·자동화 전 과정을 담당합니다. PyTorch 기반 AI/ML 모델 개선, LLM 포스트트레이닝·파인튜닝 및 평가 체계 설계 경험이 필요합니다.
경력 2년 이상SeoulPyTorchLLMSFT지식 증류(Distillation)DPORLHFLLM-as-a-JudgePairwise 비교 평가
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크래프톤
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LLM 기술 공고 6건
대규모 트래픽 환경의 AI·LLM 모델 서빙 아키텍처를 설계·구축·운영하고, 인게임 LLM·코딩 에이전트의 추론 가속화와 관측성·CI/CD 체계를 구축합니다. vLLM·TensorRT-LLM 적용 및 KV Cache·PagedAttention·양자화 기반 최적화 경험이 필요합니다.
경력 5년 이상SeoulLLMvLLMTensorRT-LLMKV CachePagedAttention양자화CI/CDGitOps
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파운데이션 모델과 글로벌 프론티어 LLM을 평가·분석하고, 데이터 오염에 강한 벤치마크 및 대규모 평가 파이프라인을 구축합니다. AI 모델 평가·분석 또는 ML/NLP 연구의 탑티어 학회 논문 작성 경험이 필요합니다.
경력 2년 이상SeoulLLMFoundation ModelAI 모델 평가·분석MLNLP벤치마크평가 파이프라인
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상시·미정
게임 환경용 Generalist Agent를 연구·개발하며 행동·상호작용 생성, 데이터·학습·평가, 실시간 추론 최적화를 담당합니다. Agent 시스템 및 LLM·VLM·멀티모달 모델 프로젝트 경험과 딥러닝 논문 이해·실험 설계 역량이 필요합니다.
경력 2년 이상SeoulAgent 시스템LLMVLM멀티모달 모델딥러닝
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대규모 언어모델(LLM)의 작동 원리를 분석하고 효율성·안정성·성능 향상 알고리즘을 연구하며, 에이전트·Physical AI·World Models 활용을 탐구합니다. 관련 분야 박사 학위와 LLM 분석·모델링 연구, Python 및 딥러닝 프레임워크 실험 경험이 필요합니다.
SeoulLLMPythonPyTorchJAX딥러닝 프레임워크모델 아키텍처학습 알고리즘최적화 기법
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게임 내 AI Companion 개발을 위해 LLM·SLM·VLM 기반 실시간 상호작용과 모델 연산 효율 최적화, 사용자·게임 로그 분석을 수행합니다. 관련 분야 석·박사 과정이며 해당 모델 프로젝트 및 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 경험이 필요합니다.
경력 2년 이상SeoulLLMSLMVLMHuman-AI InteractionPyTorchDeep Learning
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