업스테이지

LLM 및 글로벌 프론티어 모델의 성능을 비교·분석하고, 벤치마크·평가 툴킷·평가 플랫폼을 연구·개발하는 역할입니다. AI 모델 평가·분석 또는 ML/NLP 주제의 국제 학회 논문 게재 경험이 필요합니다.

고객 비즈니스 문제를 해결하는 LLM 기반 Agent·Workflow를 설계·개발하고, LLM/VLM 최적화와 평가 프레임워크 구축을 담당합니다. AI·ML 이해와 프로덕션 엔지니어링 역량, LLM 프로덕션 활용 및 AI 프레임워크 경험이 필요합니다.

전문연구요원 대상 AI Research Engineer로서 LLM/VLM 사후학습 기술과 에이전트·추론·도구 사용 관련 프로젝트를 개발합니다. 관련 분야 석사 이상이며 LLM/VLM post-training·fine-tuning 최고 성능 달성 경험과 ML·NLP 국제학회 출판 기록이 필요합니다.

LLM·VLM 사후학습과 파인튜닝을 통해 에이전트·추론·도구 사용 성능을 고도화하고, 데이터 필터링 및 최신 학습 기법 기반의 Foundation 모델 개발을 주도합니다. 관련 최고 성능 달성 경험과 Foundation Model 트렌드 이해, ML·NLP 국제학회 1저자 또는 교신저자 출판 기록이 필요합니다.