AI Research Engineer

Upstage AI research engineer(AIRE) 는 고객이 직면한 과제를 이해하고 AI기술로 고객의 과제를 해결할 수 있는 방법에 대하여 생각합니다.
AI에 대한 지식을 바탕으로 문제를 정의하고 최신 AI모델의 프로토타입을 만들고 개선을 위한 추가 요구사항들을 분석합니다.
개발한 AI모델을 실제 프로덕션으로 제공 및 적용하는데 존재하는 기술적 한계를 돌파합니다.

Upstage AIRE 는 고객의 과제에 존재하는 기술적 및 이론적 한계를 뛰어 넘기 위한 차세대 AI기술 개발을 수행합니다.
연구 프로젝트를 진행 할 수 있는 Mid-level 혹은 Senior 연구자로써 근본적인 연구활동을 통하여 Upstage의 미래 AI 기술요소에 대하여 탐구합니다.
연구활동을 통한 결과물은 실제 프로덕션에 활용되고 국제 학회에 출간될 수 있습니다.

Upstage AIRE 는 성공적인 AI 시스템 구축을 위해 Data Scientist, Software Engineer, Product Manager 등의 타직군과도 긴밀하게 협업합니다.
또한 Upstage 문화와 미션을 함께 설계하며 다양한 아이디어를 구상하고 실현할 수 있기를 기대합니다.

주요 업무

• 최신(State-of-the-art) 모델의 프로토타입핑
• 프로덕션 시스템에서 실행할 수 있도록 모델 최적화
• 모델 성능에 대한 객관적인 메트릭 정의 및 측정
• 제품 요구 사항을 이해하고 이를 개발 목표 및 작업으로 변환
• 데이터 수집 및 라벨링 방법에 대한 가이드를 제공
• 고객의 문제를 가장 효율적으로 해결하는 방법에 대해 논의
• 문제 해결을 위한 가설 제시 및 검증을 수행
• CV, NLP, RecSys 등의 특정 도메인에서의 AI 기술 개발

모집 분야:

• Computer Vision
• Recommender Systems
• Natural Language Processing

근무 형태:

• 정규직, 인턴
• 원격근무 - 원격근무를 위한 업무장비/환경 지원

모집 절차 - 전체 온라인으로 진행

• 서류 전형
• 알고리즘 코딩테스트
• 딥러닝 코딩테스트
• 기술 인터뷰 (1차)
• (Optional) 딥러닝 코딩테스트 or 기술 인터뷰 (2차)
• 컬쳐 인터뷰
• 최종 인터뷰 (인턴십 지원자는 인턴 실습 종료 후 인터뷰 진행)
• 최종 결과 발표

*절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다.
*최종 인터뷰 후, 레퍼런스 체크 절차가 진행될 수 있습니다.

필수 사항:

• 공통사항
  • 다양한 협업 환경에서 일할 수 있는 능력
  • 훌륭한 의사 소통 능력
  • 기초 머신러닝 알고리즘에 대한 깊은 이해
  • CV, NLP, RecSys 등. 특정 혹은 관심 영역에 존재하는 최신 알고리즘에 대한 이해
  • 기계 학습 문제를 정의하고 해결하는 능력
  • 주요 기계 학습 프레임워크에 대한 깊은 이해(예: TensorFlow, PyTorch)
  • 하나 이상의 능숙한 프로그래밍 언어(예: Python, C++) 및 Linux/Shell 프로그래밍 환경에 대한 친숙함
  • 논문상 모델의 성능을 빠른 시간안에 재현할 수 있는 능력

• ML Researcher
  • 새로운 연구 혹은 개발 방향성을 제시할 수 있는 능력
  • 연구 프로젝트를 운영할 수 있는 능력

• ML Engineer
  • AI 기술 요소 개발 및 최적화 경험
  • AI 모델 학습 및 추론을 위한 Data/Model Pipeline을 개발할 수 있는 능력

우대 사항:

• 공통사항
  • 대규모 상용 ML(CV, NLP, RecSys) 제품 개발 경험
  • 최고의 AI 컨퍼런스(e.g. NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP, KDD, RecSys, etc)에서 1저자 혹은 교신저자로 출판 기록
  • 국제 혹은 국내 AI 대회 (Kaggle 등) 상위권

• ML Researcher
  • 2년 이상의 연구 혹은 AI 프로젝트 리딩 경험

• ML Engineer
  • 대규모 데이터로 부터 AI모델을 개발 해본 경험
  • 서비스향 AI모델 개발시의 한계를 발견하고 극복해본 경험