포지션 상세 정보
- 기술스택
PythonJavaAI/인공지능UbuntuWindows
- 주요업무
• 데이터 수집 파이프라인 설계 및 구축 -멀티모달 데이터(문서 이미지, 현장 사진, 차트 등)의 수집 및 필터링을 포함한 데이터 수집 파이프라인 설계 및 구축 -데이터 품질 향상을 위한 전처리 및 개선 기법의 연구·적용 -데이터팀과의 협업을 위한 Human-in-the-loop 기반 어노테이션 워크플로우 설계 및 운영 • 모델 학습 -대규모 Multi-modal representation learning 및 Cross-modal pretraining 기법의 연구 및 적용 -다양한 질의응답 태스크에 대응하기 위한 Instruction tuning 전략 개발 -학습과 추론 효율을 고려한 모델 구조 개선 및 최적화 기법 연구 • 평가 -문서 중심 VLM 모델의 성능을 평가하기 위한 다양한 평가 기법 조사 및 적용 -실제 사용 환경에 부합하는 새로운 평가 방법의 개발 및 도입 -지속적인 개선과 확장이 가능한 내부 벤치마크 도구의 설계 및 구현 • 그 외 -연구 결과를 탑티어 국제 학회 논문 또는 오픈소스 코드 형태로 공유 -최신 논문 재현 및 기법 도입을 위한 선행 연구 주도 및 팀 내 기술 공유 -제품팀, MLOps팀 등과의 긴밀한 협업을 통한 모델의 실서비스 적용 및 시스템 통합
- 자격요건
• 관련 분야 석사 혹은 박사 학위 • AI 문제를 정의하고 해결하는 능력 • 기초 머신러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해 • Python, C++ 등의 언어를 활용한 강력한 프로그래밍 능력 및 Linux/Shell 활용 능력 • 컴퓨터 비전(CV), 자연어처리(NLP), 멀티모달 학습 최신 알고리즘 이해 • 주요 기계 학습 프레임워크에 대한 깊은 이해(예: TensorFlow, PyTorch) • 다양한 협업 환경에서 일할 수 있는 능력 • 훌륭한 의사 소통 능력
- 우대사항
• 대규모 상용 ML(CV, NLP 등) 제품 개발 경험 • Vision–Language Model 관련 연구 및 논문(e.g. CVPR, ICCV, ACL, EMNLP) 게재 경험 • 최고의 AI 컨퍼런스(e.g. NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP, KDD 등)에서 1저자 혹은 교신저자로 출판 기록 • 국제 혹은 국내 AI 대회(Kaggle 등) 상위권 입상 • 대규모 데이터로부터 AI 모델 학습 및 추론을 위한 data/model pipeline을 개발한 경험 • AI 관련 연구 또는 프로덕트 개발을 리딩한 경험 • 새로운 연구 혹은 개발 방향성을 제시할 수 있는 능력 • 멀티모달 VLM 최적화 및 도메인 적응(fine-tuning) 경험
- 복지 및 혜택
• 개개인의 업무 자율성을 위하여 유연근무제도를 운영하고 있습니다. • 업무 효율을 높일 수 있는 쾌적한 근무환경을 제공합니다.(간식 스테이션, 안마의자, 허먼밀러 등) • 근무에 필요한 장비를 500만원 예산 내에 자유롭게 선택하실 수 있습니다. • 업무 관련 소프트웨어, 도서, 자료, 교육수강비 등 성장에 필요한 비용을 지원해드립니다. • 건강을 위한 운동비, 직장 단체보험 및 종합건강검진을 지원해드립니다.
- 채용절차 및 기타 지원 유의사항
[모집 절차 - 전체 온라인 진행] • 서류 전형 • 알고리즘 코딩테스트 • 딥러닝 코딩테스트 • 기술 인터뷰 (1차) • 기술 인터뷰 (2차) • 컬처 인터뷰 • 최종 인터뷰 • 최종 결과 발표 *절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다. *최종 인터뷰 후, 레퍼런스 체크 절차가 진행될 수 있습니다. *관련 문의사항은 joinstage@upstage.ai로 문의 부탁드립니다. *CV를 포함한 모든 제출 자료는 PDF 형식으로 업로드 해주시기 바랍니다. *지원자의 민감 정보(연봉 정보, 주민번호 등) 및 고유식별번호는 이력서에 기재하지 않도록 유의해주시기를 바랍니다.
기업/서비스 소개
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업스테이지는 "Making AI Beneficial" 비전과 "Building intelligence for the future of work"라는 미션 아래, 단순히 글자와 문장만 읽는 수준을 넘어 사진·차트·표 등 시각 정보를 함께 파악하고 텍스트와 종합해 이해하는 Vision-Language-Model (VLM) 기반의 차세대 AI 솔루션을 만들고 있습니다. 이는 고객이 보유한 방대한 문서 데이터 속에서 잠들어 있던 정보를 추출하여, 새로운 인사이트와 부가가치를 실현할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 위해 업스테이지의 VLM 팀은 웹스케일의 데이터 수집과 합성, 대규모의 사전/사후 학습, 그리고 다양한 평가 방법에 대한 연구 개발을 진행하고 있습니다. 업스테이지는 누구나 손쉽게 AI 기술을 활용할 수 있도록 ‘사용이 쉬운 AI 솔루션’을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이미 최고 수준의 OCR 기술과 문서 내 의미 있는 정보를 자동으로 추출하는 Key-Value 추출 기술을 보유하고 있으며, 최근에는 다양한 문서 레이아웃을 분석하는 Document Parsing 모델을 공개하였습니다. 이러한 기술들을 바탕으로, 업스테이지는 기업들의 업무 효율과 생산성을 극대화하는 맞춤형 AI 솔루션을 제공하여 AI가 실제 비즈니스에서 큰 가치를 창출할 수 있도록 노력하고 있습니다. 또한 LLM 기술을 비즈니스 환경에 맞게 최적화해 기업들의 업무 효율과 생산성을 높일 수 있는 Private LLM 서비스를 제공하는 등 AI가 세상에 이롭게 쓰이게 하기 위해 세계 최고 수준의 AI 모델을 다양한 분야에서 손쉽게 활용할 수 있는 API 시리즈를 출시하여 기업 고객들의 비즈니스 성공에 기여하고 있습니다. 그 중에서 업스테이지 Document AI는 세계 최고 수준의 OCR 및 정보추출 기술력을 바탕으로 한 제품으로, AI를 통해 번거로운 문서 처리를 자동화하고 효율화하겠다는 목표를 가지고 있습니다. 저희는 이 흥미롭고 도전적인 여정을 함께할 새로운 멤버를 찾고 있습니다. 멀티모달 AI 분야에서 기술을 선도하고자 하는 열정을 가지고, 연구에 그치지 않고 실제 서비스까지 연결되는 End-to-End AI 경험을 바탕으로, 협업을 통해 기술을 확장하고 제품화 과정에서 빠르게 성장하길 원하는 분이라면, 업스테이지 VLM 팀에 꼭 맞는 동료가 될 것입니다.