LLM Machine Learning Engineer

개요

주식회사 인텔리시아는 혁신적인 AI 기술을 활용하여 B2B 시장에 새로운 패러다임을 제시하는 기업입니다. 인텔리시아는 아시아 7개국에서 수천개 이상의 미디어에 개인화추천기술 서비스를 성공시키고 1,800억원에 기업을 매각한 데이블의 공동대표 및 초기멤버들이 합류하여 새롭게 설립했습니다. 출시 예정인 AI Clone Survey는 대규모 LLM 및 RAG 파이프라인을 통해 생성된 ‘가상 응답자 집단’을 활용하여 전통적인 설문 조사 대비 10배 빠르고 1/5의 비용으로 인사이트를 제공하려 합니다.

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