LLM Machine Learning Engineer

개요

주식회사 인텔리시아는 혁신적인 AI 기술을 활용하여 B2B 시장에 새로운 패러다임을 제시하는 기업입니다. 아시아 7개국에서 수천개 이상의 미디어에 개인화추천기술 서비스를 성공시키고 1,800억원에 기업을 매각한 데이블의 공동대표 및 초기멤버들이 합류하여 새롭게 설립했습니다.

이 포지션은 TheSurvey.ai의 핵심인 AI 응답 생성 모델의 성능을 직접 개선하고, 최신 LLM 기술을 프로덕트에 적용하는 역할을 담당합니다.

회사에서 쌓으시게 될 경험

• 다양한 오픈소스 LLM (Llama, Mistral, Gemma 등)의 파인튜닝 (SFT, LoRA, DPO 등) 및 성능 최적화 경험
• LLM 튜닝을 위한 고품질 데이터셋 구축 및 가공 노하우
• 튜닝된 모델을 실제 서빙 가능한 형태로 패키징하고 API로 배포하는 경험
• ML 실험부터 배포, 모니터링까지 이어지는 MLOps 파이프라인 구축 경험
• 마켓리서치/소비자조사 도메인에 특화된 LLM 모델 개발 경험

주요 업무

업무는 핵심 역량과 성장 가능성에 따라 조율하며, 아래 업무를 모두 하시게 되는 것은 아닙니다.

LLM 파인튜닝 (필수)

• 오픈소스 LLM 모델(Llama, Gemma 등) 파인튜닝 및 성능 평가
• 목적에 맞는 튜닝 데이터셋 설계, 수집, 정제 및 가공
• 최신 LLM 연구 동향 리서치 및 서비스 적용 가능성 검토

모델 서빙 및 MLOps 구축 (가능시)

• 파인튜닝된 모델을 서빙 가능한 API 형태로 개발
• Inference 속도 최적화 및 비용 효율화 (Quantization, vLLM 등 활용)
• 모델 학습, 평가, 배포 과정을 자동화하는 파이프라인 설계 및 구축
• 실험 관리 및 모델 버전 관리를 위한 시스템 도입 및 운영 (e.g., MLflow, DVC)
• 서빙 모델의 성능 모니터링 및 재학습 루프 구성

자격 요건

AI / LLM 개발 경험

• Python을 활용한 AI/머신러닝 관련 실무 경력 3년 이상
• Hugging Face Transformers, PEFT 등 라이브러리를 활용한 LLM 파인튜닝 프로젝트 경험
• 모델 학습을 위한 데이터 전처리 및 가공 능력 (PyTorch, Pandas, Numpy 등 활용)

사업팀과의 원활한 협업

• 사업적으로 필요한 사항은 적극적으로 수용합니다.
• 요청의 기획 정의가 일부 부족하더라도, 기획 의도를 이해하고 최대한 서비스화 하는 방향으로 협업합니다.

우대 사항

• 데이터 분석 전문 역량: 모델 성능, 실험 결과 등을 통계적으로 깊게 분석할 수 있음
• MLOps: MLOps 파이프라인(CI/CD/CT) 구축 및 운영 경험 (e.g., Kubeflow, MLflow, Airflow 등)
• 모델 서빙: 모델 서빙 프레임워크(Triton, BentoML, vLLM 등) 사용 경험
• 클라우드: GCP, AWS 등 클라우드 환경에서 ML 모델을 학습하고 배포해 본 경험
• RAG: RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템 개발 또는 개선 경험
• 최적화: 대용량 모델의 Inference 최적화 경험 (Quantization, Pruning 등)
• 연구 역량: 최신 논문을 빠르게 이해하고 코드로 구현해보는 것을 즐기시는 분

혜택 및 복지

• 초기 기업에서 프로덕트와 함께 성장하는 경험
• 유연한 근무 환경 제공
• 전문성 개발을 위한 교육 지원

채용 전형