Research Engineer (Foundation Model Applications)

포지션 상세 정보

기술스택

PyTorch
DeepLearning

주요업무

1. 다운스트림 설계/적용

   •  PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning, LoRA/Adapter) 활용, 모델 전체/부분 파인튜닝 전략 수립

   •  Downstream Task 헤드 구성(Detection / Classification / Segmentation / 3D ) 및 Multi-Task Learning 과 EO영상/SAR 영상 등 Remote Sensing 도메인 특화된 학습 및 적용

 

2. 협업 및 성능관리

   • 구축된 Foundation Backbone 및 정기적으로 생산되는 신규데이터에 대해 모델을 지속적 개선

   • 하이퍼파라미터 서치, 위성센서 및 촬영조건에 따른 성능 제약조건을 탐색하여 모델의 성능 관리

   • Data, DataOps 및 Foundation Model팀과 지속적 소통 및 협업

자격요건

• 객체탐지(Object Detection)/ 의미론적분할(Semantic Segmentation)/ 분류(Classification)를 연구 혹은 경험해 보신 분

• Pytorch 기반의 모델학습과 추론 경험 및 MMLibrary, Transformers(Huggingface) 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험

• ViT/MAE/DINO 계열의 Backbone Netowrk의 파인튜닝 경험

• 실험관리, 재현성 및 결과분석 역량이 뛰어나신 분

• 영문 문서 독해 및 기술 커뮤니케이션이 가능하신 분

※ 방위산업 및 보안과제 수행 관계로 한국 국적이신 분만 지원 가능

우대사항

• 객체탐지(Object Detection)/ 의미론적분할(Semantic Segmentation)/ 분류(Classification) 의 실무경험

• 우대 사항에 Transformer를 이용하여 Token 수가 많은 태스크를 학습/추론 해본 경험

• 공개코드가 없는 논문을 재현한 경험

복지 및 혜택

• 선택적 근로시간제 (코어타임: 10~15시)

• 하이브리드 근무제 (월 2회 재택근무)

• 희망 개발장비 제공

• 당 충전소 

• 자유로운 휴가 사용 문화

• 복지포인트 지급

• 매년 종합검진 (본인+가족1인)

• 단체보험 가입 (본인+배우자+자녀)

• 첫 출근웰컴키트 + 부모님 선물

• 사내 채용 추천포상

• 생일선물

채용절차 및 기타 지원 유의사항

전형절차 : 서류전형 → 커피챗 → 기술면접 → 문화적합성 면접 → 레퍼런스체크 → 처우협의 및 채용검진