| 회사개요 |
IT 대기업 계열사 |
| 모집제목 |
특화 AI 모델 개발 엔지니어 |
| 근무지역 |
경기도 |
| 제출서류 |
이력서, 경력기술서, 사진파일첨부(국문) |
| 전체경력 |
5년
~ 10년 |
나이 |
제한없음
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| 학력/전공 |
대학교(4년) 졸업 이상 |
| 모집내용 |
※ 직무개요
1. 보안 도메인 학습데이터 파이프라인 설계·구축
• 이기종 보안 데이터(악성코드·트래픽·관제 로그·취약점 정보)의 수급·정제·중복제거 및 개인정보·보안정보 자동 처리
2. 학습용 Dataset 구축 및 Enrichment 설계
• 위협정보 구조화, 라벨 체계 수립, 학습 단계별(CPT/SFT/RLVR) 데이터 요구사항 및 mixture 설계
3. 학습·검증 환경 구축
• 격리 실행 환경(Sandbox)·검증기(Verifier) 운영 및 대규모 Rollout 오케스트레이션
4. 평가 체계 설계 및 운영
• 벤치마크 기반 성능 평가, 데이터 오염(Contamination) 검사, 실패 원인 분류
5. AI 개발 조직과의 협업 및 데이터 거버넌스
• 데이터 인터페이스 규격 합의, 데이터 계보(Lineage) 관리, 통제 환경 운영
※ 자격조건
• AI/ML 모델 개발 또는 대규모 데이터 엔지니어링 분야 경력을 5년 이상 보유하신 분
• 파운데이션 모델 사전학습(From Scratch), 지속 사전학습(CPT), 지도학습(SFT)·검증 가능 보상 기반 강화학습(RLVR) 중 하나 이상의 모델 개발 경험을 보유하신 분
• 원천 데이터를 수집·정제·중복제거·라벨링하여 학습에 투입하고, 그 결과를 지표로 검증한 경험을 보유하신 분
• 대용량 데이터 처리 파이프라인(Ray, Spark 등) 설계·운영 경험을 보유하신 분
• Python 프로덕션 코드 작성 역량 및 PyTorch 등 학습 프레임워크에 대한 실무 수준의 이해를 갖추신 분
• 유관 조직과 데이터 규격·평가 기준을 협의하여 문서로 확정한 경험을 보유하신 분
※ 우대사항
• 도메인 특화 모델(보안, 코드, 금융, 의료, 법률 등) 개발 참여 또는 개발한 모델의 상용 서비스 운영 경험을 보유하신 분
• Sandbox·Verifier 기반 학습·검증 파이프라인 또는 자동 채점 하네스 설계·구현 경험을 보유하신 분
• 학습 데이터 혼합 비율(mixture) 설계·ablation 실험, 토크나이저 학습·도메인 어휘 확장 경험을 보유하신 분
• LLM 평가 체계(벤치마크 설계, 데이터 오염 검사, 재현성 확보) 구축 경험을 보유하신 분
• Security 도메인(보안관제, 취약점·악성코드 분석, 침해사고 대응, 모의해킹 등)에 대한 이해 또는 AI Transformation(AX) 과제 수행 경험을 보유하신 분
• 오픈소스 모델·데이터셋 공개(모델 카드, 데이터셋 명세, SBOM, 라이선스 정합성) 또는 관련 분야 논문·오픈소스 기여 이력을 보유하신 분
※ 근무지: 경기도 |
| 기타정보 |
[조직 구성원 Talk]
“AI 모델 개발 경험을 바탕으로 보안 도메인의 학습데이터와 검증 환경을 함께 만들어갈 분들을 기대합니다.”
본 포지션은 AI 모델 개발 경험을 보유한 분이 보안 도메인의 학습데이터와 학습·검증 환경을 설계하고 구축하는 역할입니다. 모델을 직접 학습시키고 결과를 확인해본 경험이 있어야 데이터 설계의 의도와 품질을 함께 판단할 수 있으며, 학습 결과와 데이터를 서로 연결해 원인을 추적할 수 있는 역량이 중요합니다.
보안 도메인 경험이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 입사 후 조직 내에 축적된 보안 지식과 컨소시엄 참여기관과의 협업을 통해 도메인 이해를 넓혀갈 수 있으며, AI 모델 개발 경험을 기반으로 보안 분야의 학습데이터와 평가 체계를 함께 고도화해 나가실 수 있습니다. |
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