[담당업무]• 대규모 언어 모델 (LLM) 연구 개발 및 최적화 - 최신 LMM 트렌드 및 기술 연구 분석, 새로운 모델 구조 및 학습 기법 연구 개발 - LMM 모델 학습, 평가, 성능 개선 및 최적화 (학습 데이터 구축, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 압축 및 경량화 등) - 다양한 LMM 기반 서비스 및 제품 개발 지원• 검색 증강 생성 (RAG) 시스템 설계, 구축 및 관리: - RAG 시스템 아키텍처 설계 및 구현 (검색 모듈, 생성 모듈, 랭킹 모듈 통합 등) - 고성능, 고효율 RAG 시스템 구축 및 운영 (데이터베이스 연동, API 개발, 성능 모니터링 및 개선 등) - RAG 시스템 기반 서비스 및 제품 개발 및 기술 지원• LMM 및 RAG 관련 최신 기술 연구 및 응용: - LMM 및 RAG 관련 최신 논문 및 기술 동향 분석 및 연구 - 새로운 기술 및 방법론을 실제 서비스 및 제품에 적용 연구 - 관련 기술 분야의 문제점 발굴 및 혁신적인 해결 방안 제시• 관련 부서 협업 및 기술 지원: - 제품 개발팀, 서비스 운영팀 등 유관 부서와 긴밀하게 협력하여 기술 지원 및 컨설팅 제공 - 기술 문서 작성 및 기술 교육 진행• 기타: - AI 및 자연어 처리 분야 컨퍼런스, 학회 참석 및 발표 - 기술 블로그, 논문 등 기술 성과 공유 및 홍보 활동[자격요건] - 컴퓨터 과학, 인공지능, 자연어 처리 또는 관련 분야 석사/박사 학위 소지자 - 대규모 언어 모델 (LLM) 및 검색 증강 생성 (RAG) 분야 3년 이상 연구 개발 경력 - Python, TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 활용 능숙 - 자연어 처리, 기계 학습, 딥러닝 관련 탄탄한 이론적 지식 보유 - 영어 논문 및 기술 문서 해독 및 활용 능숙