하는 일
- ■ 합류하면 함께할 업무는 이렇습니다
- 연구 주제를 직접 정의하고, 문제 설정부터 방법론 설계, 실험 및 검증까지 연구 전 과정을 주도합니다.
- 최신 연구를 분석하고 핵심 아이디어를 재현하는 것에 그치지 않고, 기존 방법론의 한계를 분석하여 실제 문제에 적합한 새로운 방법론을 설계·검증합니다. (Computer Vision, Multimodal Model, Time-series Analysis 등)
- 다양한 도메인의 파트너와 협업하여 실제 데이터 기반의 문제를 정의하고, 도메인 특성을 반영한 모델 및 해결 방법론을 설계·개발합니다. (의료 도메인, 제조 산업 도메인 등)
- 이미지, 시계열, Tabular 등 멀티모달 데이터를 복합적으로 활용하는 분석 및 예측 모델을 연구합니다.
- Foundation Model 및 Vision-Language Model(VLM)을 도메인 태스크에 맞게 adaptation하고, LoRA 등 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT) 기법을 활용하여 효율적인 모델 적응 전략을 설계합니다.
- 연구 결과를 실제 제품과 연구 프레임워크에 반영하고, 학습·추론 효율성과 실험 생산성을 높이기 위한 프레임워크를 고도화합니다.
지원 자격
- 딥러닝, 머신러닝, Computer Vision 등 관련 석사 또는 박사 학위를 보유하신 분
- 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)를 활용한 연구 및 개발 경험이 많으신 분
- 문제를 정의하고 해결하는 과정에서 높은 수준의 문제 해결 역량을 발휘할 수 있는 분
- 새로운 문제를 보면 그냥 지나치지 않고, “왜 그럴까?”를 끝까지 파고드는 분
- 논문을 그대로 적용하기보다 문제의 특성에 맞게 가설을 세우고 검증하는 분
- 실험 결과를 비판적으로 분석하고, 실패한 실험에서도 새로운 연구 방향을 도출할 수 있는 분
우대 사항
- 주요 AI/ML 학회(NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, ACL 등)에 논문 게재 또는 이에 준하는 연구 성과가 있으신 분
- 다양한 데이터 모달리티(예: 영상, 시계열, 텍스트 등)에 대한 이해가 있으신 분
이 공고의 요구에서 이어갈 미션
공고에서 확인된 요구와 연결한 실습입니다. 아직 기록되지 않은 근거가 능력 부족을 뜻하지는 않아요.
데이터 분석 → 비즈니스 Excel KPI 대시보드내 기준으로 보고 싶다면
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