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LLM 기술 공고 17건

LLM 친화적 개발환경을 위한 명세·평가·관리 시스템 또는 Mobile SDK를 2개월간 구축하며, 토스 개발자 및 멘토와 협업합니다. 해당 기간 서울 사무실 근무가 가능해야 합니다.

SeoulLLMCLIMobile SDKTypeScriptCI테스트린트

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대규모 사용자 행동·맥락 데이터를 기반으로 추천·타겟팅 및 CTR·CVR 예측 모델을 개발하고, LLM과 End-to-End 추천을 활용해 서비스 성과를 개선합니다. 추천·랭킹 또는 반응 예측 모델의 설계·학습·평가와 반복 실험 경험이 필요합니다.

Seoul머신러닝추천 모델타겟팅 모델CTR 예측CVR 예측LLMA/B 테스트End-to-End 추천

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유저·가맹점 프로파일과 거래 데이터를 분석·구조화하고, 예측·스코어링 모델 및 지식 그래프를 설계·개발하는 역할입니다. SQL·Python으로 대용량 데이터를 다루며 통계·ML·DL·LLM 방법론을 검토·검증할 수 있어야 합니다.

SeoulSQLPythonMLDLLLM지식 그래프

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AI 솔루션을 조직별 지식·업무 시스템과 연동하고, 백엔드 중심의 기술 설계·구현·안정화 및 실제 통화 데이터 기반 개선을 담당합니다. 백엔드 서버 개발과 데이터 연동 역량, ASR·TTS·LLM 컴포넌트의 기본 동작 이해가 필요합니다.

Seoul백엔드 서버 개발데이터 연동ASRTTSLLM

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토스

Forward Deployed Engineer

게시일

AIOC 도입을 위한 기술 설계·구현·안정화를 담당하며, 지식·업무 시스템을 AI와 연동하고 실시간 통화 환경의 안정적인 백엔드·데이터 연동을 구축합니다. 백엔드 서버 개발 및 데이터 연동 역량과 ASR·TTS·LLM·RAG·Agentic Workflow 이해가 필요합니다.

Seoul백엔드 서버 개발데이터 연동ASRTTSLLMRAGAgentic Workflow

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제품 개발 워크플로우 자동화와 개발 인프라를 구축하며, LLM 지식 베이스·Design-to-code·E2E/비주얼 테스트·코드 분석 도구를 개발합니다. 빌드·테스트·CI/CD 등 자동화 워크플로우를 직접 구축한 경험이 필요합니다.

SeoulLLME2E 테스트CI/CDReactTypeScriptNext.jsGitHub ActionsCircleCI

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검색 relevance 모델을 처음부터 끝까지 책임지며 LLM 기반 레이블링, 임베딩·랭킹 모델 학습, 데이터 파이프라인 및 A/B 실험을 수행합니다. 검색 도메인 실무 경험과 대규모 로그·행동 데이터 기반 학습셋 구축, 모델 학습·서빙 역량이 필요합니다.

SeoulLLM임베딩 모델랭킹 모델ANNA/B 실험

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토스

AI 엔지니어 (Ads) (AI Engineer)

게시일

광고 생성·운영 전반에 AI를 적용해 대화형 캠페인 설정, 광고 심사 자동화, 성과 인사이트 및 소재 생성을 구축·운영합니다. LLM 기반 프로덕션 워크플로를 운영하고, 프롬프트·RAG·에이전트·자동화 중 2개 이상을 활용한 경험이 필요합니다.

SeoulLLM프롬프트RAG에이전트워크플로 자동화

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글로벌 데이터 웨어하우스의 데이터 입수·배치 파이프라인·품질 체계와 AI-Ready 데이터 환경을 설계·운영합니다. 클라우드 DW·분산 처리 이해, SQL·Python, dbt 기반 모델·소스·테스트 설계 및 운영 경험이 필요합니다.

SeoulSnowflakeBigQueryDatabricksSQLPythondbtLLMMCP

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ML·LLM·Vision 모델을 조합한 대용량 AI 추론 파이프라인을 설계·운영하고, 비용·처리량·안정성을 end-to-end로 최적화합니다. LLM/ML 기반 대규모 처리와 비동기 또는 배치 구조, 장애 대응 설계 경험이 필요합니다.

SeoulMLLLMVisionPTUBatch APIRate LimitFallback/Retry

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이종 그래프의 관계 학습·링크 예측, 상품 속성 임베딩·리트리버 개발과 LLM 레이블링 파이프라인을 구축하고, 추천·검색·광고에서 A/B 테스트로 성과를 검증합니다. 그래프 모델링·임베딩 학습·리트리벌의 프로덕션 설계·운영 및 온라인 실험 경험이 필요합니다.

SeoulGraph representation learningLink predictionMetric learningContrastive learning리트리버 모델LLMA/B 테스트Active learning

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다양한 서빙 프레임워크로 대규모 LLM·embedding 모델의 실시간 서빙 환경을 구축·모니터링하고, 성능·리소스 효율·배포 안정성을 개선합니다. vLLM·SGLang 또는 Triton Inference Server·TensorRT 기반 모델 서빙 시스템 개선 경험과 GPU·모델 동작 이해가 필요합니다.

SeoulvLLMDynamoTritonSGLangTriton Inference ServerTensorRTGPULLM

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토스 서비스 데이터를 기반으로 LLM/VLM 학습용 데이터셋·파이프라인을 구축하고, 모델 학습 및 성능 평가 벤치마크 전 과정을 담당합니다. LLM/VLM 직접 학습과 데이터 생성-학습-평가 사이클, 실험 분석 및 학습 파이프라인 최적화 경험이 필요합니다.

SeoulLLMVLMPost-trainingContinual learningSFTDPORLLoRA

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텍스트·이미지 및 실시간 음성 AI 에이전트의 핵심 기능을 설계·구현하고, 평가·검증 파이프라인을 통해 품질을 개선합니다. Multi-Agent·LLM·RAG·멀티모달 모델로 복잡한 비즈니스 문제를 해결한 경험이 필요합니다.

SeoulMulti-AgentLLMRAG멀티모달 모델Context EngineeringTool CallingGuardrail

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LLM·RAG·Agent 기반 컴포넌트를 재사용 가능한 플랫폼으로 구축하고, 실험·서빙·운영 및 성능 평가 기반을 설계합니다. LLM·RAG·Agent를 실제 문제에 적용하고 복잡한 AI 시스템을 구조화·운영한 경험이 필요합니다.

SeoulLLMRAGAgentRetrievalGenerationVector SearchPromptTool

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침해사고 탐지·분석·대응과 보안 위협 식별, SIEM 로그 기반 위협 모델링·시나리오 설계·운영을 담당합니다. K8S·Public Cloud 보안 위협 대응, Detection Engineering 및 SIEM 기반 대응, 탐지·대응 자동화 또는 LLM 효율화 경험이 필요합니다.

SeoulSIEMK8SPublic CloudDetection EngineeringLLM

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상품 텍스트·이미지에서 카테고리·브랜드·옵션·속성을 추출하고 동일 상품을 연결하며, LLM·멀티모달 모델·룰을 조합한 데이터 품질 및 운영 자동화 시스템을 개발합니다. PyTorch 또는 Hugging Face Transformers 기반 모델·추론·평가 파이프라인 구축 경험이 필요합니다.

SeoulLLM멀티모달 모델PyTorchHugging Face Transformers프롬프트 설계Structured Output파인튜닝임베딩

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