세이지

Large Language Model Researcher

1~7년서울상시 채용

경력: 1~7년
고용 형태: 정규직
마감: 상시 채용
지역: 서울서울특별시 강남구 강남대로 374 케이스퀘어 강남2 3층
직군·직무: 개발데이터 사이언티스트, AI·머신러닝 엔지니어, 데이터 엔지니어
출처: 원티드

이 공고에서 요구하는 AI 역량

AI 활용 필수

AI 관련 항목

주요 업무9곳
자격 요건4곳
우대 사항0곳

공고에서 찾은 문장

주요 업무
[비전 회사인데, 왜 LLM 리서처를 뽑나요?]
주요 업무
LLM 연구 및 모델 개발
주요 업무
산업 안전·제조 도메인에 특화된 LLM 학습 및 최적화 (Continual Pre-training / Fine-tuning)
주요 업무
최신 LLM/LVLM 논문 조사 및 적용 (Llama, Qwen, Gemma 계열 및 GPT-4V, Qwen-VL, InternVL 등)
주요 업무
Rule-based 관제 vs LLM 기반 추론의 역할 분리 및 설계
주요 업무
SFT, Instruction Tuning, Alignment(DPO 등), Prompt Engineering 전략 수립
주요 업무
Agentic Retrieval을 활용한 RAG 설계 및 근거 기반 위험도 판단 고도화
주요 업무
학습한 모델의 경량화·최적화 및 서비스 배포 (quantization, vLLM, TensorRT-LLM 등)
주요 업무
세이지의 LLM Researcher로 합류하시면 AI 기반 안전 관제 기술을 개발해요. 언어 모델이 중심이지만, 영상/이미지를 함께 다루는 멀티모달 영역으로도 확장해 나가요.
자격 요건
석사 학위 취득 이후, 산업계에서 인공지능 프로젝트를 주도적으로 기획 및 수행한 경력이 1년 이상 있으신 분
자격 요건
1B 이상 파라미터 규모의 LLM을 직접 학습해보신 분 (Pre-training, Continual Pre-training, Fine-tuning 중 1개 이상 포함)
자격 요건
도메인 특화, 태스크 특화 등 목적에 맞게 모델을 Fine-tuning한 경험
자격 요건
학습한 LLM을 실제 서비스/제품에 배포하고 운영해보신 분

요구 경력

1~7년

회사 소개

세이지는 2017년 '혁신적인 AI기술로 산업을 탈바꿈시킨다'는 Mission하에 제조 산업의 고객들의 다양한 문제를 해결하고자 설립되었어요. 세이지는 제조업 자동화의 첫걸음으로 스마트 팩토리를 위한 AI비전 플랫폼을 만들어 결함검사와 공정 및 현장 모니터링의 자동화를 이끌고 있어요. 주요 고객은 이차전지 분야 및 반도체(PCB) 분야 등 국내 다수의 제조기업으로 아래 솔루션들을 제공하고 있으며, 국내 뿐만 아니라 중국이나 유럽 등의 제조 공장에서 활용되고 있습니다. [세이지에서 서비스하는 제품] • SAIGE VISION - AI 기반 머신비전 솔루션 - 딥러닝을 이용한 제조업 비전 검사 솔루션으로, 빠르고 정확하게 제품의 결함을 찾아내요. - SAIGE VISION의 기능은 링크를 통해 확인하실 수 있어요. (https://saige.ai/kr/solutions/vision) - UI 가 제공되는 Developer, C/C++, C# 언어의 라이브러리 형태로 제공되는 SDK 제품이 있어요. • SAIGE VIMS - AI 기반 제조 공정 모니터링 솔루션 - 제품 생산 공정을 실시간으로 모니터링하며 공정의 이상을 발견하는 솔루션이에요. - 영상 데이터를 주로 다루며, 제품 생산 공정을 통합 관제하는 화면 등을 포함해요. - SAIGE VIMS의 기능은 링크를 통해 확인하실 수 있어요. (https://saige.ai/solution/saige-vims/) • SAIGE SAFETY - AI 기반 안전 모니터링 솔루션 - 산업 현장에 위험이 되는 상황을 실시간으로 감지하는 솔루션으로 안전한 작업 환경을 만들어요. - 주로 산업 현장을 통합 관제하는 화면을 다루어요. - SAIGE SAFETY의 기능은 링크를 통해 확인하실 수 있어요. (https://saige.ai/solution/saige-safety/)

주요 업무

[비전 회사인데, 왜 LLM 리서처를 뽑나요?] 세이지는 비전 AI로 "무엇이 보이는가"를 푸는 데 집중해왔어요. 결함을 찾고, 사람과 보호구를 검출하는 일은 이미 현장에서 잘 하고 있어요. 하지만 안전 관제로 영역을 넓히면서 검출만으로는 풀리지 않는 문제를 만났어요. • 탐지와 판단은 다른 문제예요. "헬멧 미착용"은 검출 결과일 뿐, 실제 위험 여부는 작업 종류·구역·주변 상황에 따라 달라져요. 이 맥락을 룰로 메워왔지만 현장이 늘수록 룰도 함께 늘어나 한계에 부딪혔어요. • 사고는 학습 데이터가 모이지 않아요. 대신 안전 규정·사고 사례·작업 표준이라는 지식은 쌓여 있어요. 이걸 읽고 추론하는 건 언어 모델의 영역이에요. • 근거 없는 경보는 결국 꺼져요. 현장이 필요한 건 "위험 감지됨"이 아니라 무엇이 어긋났고 지금 무엇을 해야 하는지예요. 잘 작동하는 비전 모델 위에 판단과 설명의 레이어를 올리는 일 — 이 포지션이 맡게 될 문제예요. [주요업무] 1. LLM 연구 및 모델 개발 - 산업 안전·제조 도메인에 특화된 LLM 학습 및 최적화 (Continual Pre-training / Fine-tuning) - 현장 상황에 대한 자연어 설명, 위험도 진단, 개선 방안 생성 등 Language Reasoning 모델 연구 - 영상/이미지 입력과 결합한 Vision-Language 확장 (Scene Understanding + Reasoning) - 안전 상황 인식 (위험 행동, 보호구 미착용, 위험 구역 침입 등) - 최신 LLM/LVLM 논문 조사 및 적용 (Llama, Qwen, Gemma 계열 및 GPT-4V, Qwen-VL, InternVL 등) 2. 안전 관제 도메인 문제 정의 - 실제 현장의 안전 이슈를 AI 문제로 구조화 - 객체 인식/행동 인식 + 언어 모델 결합 전략 설계 - Rule-based 관제 vs LLM 기반 추론의 역할 분리 및 설계 3. 데이터 및 학습 전략 설계 - 텍스트 및 영상/이미지 어노테이션 전략 설계 - 도메인 데이터셋 구축 및 품질 관리 - SFT, Instruction Tuning, Alignment(DPO 등), Prompt Engineering 전략 수립 - 분산 학습 및 학습 효율화 (LoRA/QLoRA, DeepSpeed, FSDP 등) 전략 수립 4. 지식 검색 및 추론 파이프라인 구축 - 안전 규정·사고 사례·작업 표준 등 도메인 지식베이스 설계 - Sparse/Dense Retrieval 파이프라인 구축 및 검색 품질 개선 - Agentic Retrieval을 활용한 RAG 설계 및 근거 기반 위험도 판단 고도화 5. 모델 서빙 및 제품화 - 학습한 모델의 경량화·최적화 및 서비스 배포 (quantization, vLLM, TensorRT-LLM 등) - 서비스/플랫폼 팀과 협업하여 PoC 상용화 연결 6. 기술 리딩 및 협업 - 주니어 연구원/엔지니어 기술 멘토링 - 모델 성능 지표 정의 및 실험 설계 리드 [합류하시게 될 팀] • 세이지의 LLM Researcher로 합류하시면 AI 기반 안전 관제 기술을 개발해요. 언어 모델이 중심이지만, 영상/이미지를 함께 다루는 멀티모달 영역으로도 확장해 나가요. - 연구소 스쿼드는 2~4명으로 구성되며, 하나의 목표를 향해 긴밀히 소통하고 협업해요. - 프로젝트 성격에 따라 연구자가 직접 문제 정의부터 실행까지 주도해요. - 각 연구자가 자신의 역량을 가장 효과적으로 발휘할 수 있는 환경에서 일해요.

자격 요건

• 컴퓨터 공학, 전자·기계공학, 수학, 물리 또는 기타 관련된 전공의 석사 이상의 학위를 소지하고 계신 분 (석사 학위 필수) • 석사 학위 취득 이후, 산업계에서 인공지능 프로젝트를 주도적으로 기획 및 수행한 경력이 1년 이상 있으신 분 • 1B 이상 파라미터 규모의 LLM을 직접 학습해보신 분 (Pre-training, Continual Pre-training, Fine-tuning 중 1개 이상 포함) - 도메인 특화, 태스크 특화 등 목적에 맞게 모델을 Fine-tuning한 경험 - 학습 데이터 구성, 하이퍼파라미터 설계, 성능 평가까지 직접 수행한 경험 • 학습한 LLM을 실제 서비스/제품에 배포하고 운영해보신 분 - 모델 서빙, 추론 최적화, 성능 및 비용 트레이드오프를 고려한 의사결정 경험 • 기계 학습 관련 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 실무 경험이 있으신 분 • RAG(Graph DB, Sparse/Dense/Agentic Retrieval) 설계 및 구축 경험이 있으신 분 • Python 및 주요 데이터 분석/머신러닝 패키지, PyTorch 프레임워크 활용에 능숙하신 분 • Git 기반 협업 경험을 보유하신 분 • 주도적으로 업무를 이끌고, 논리적인 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분 • 지원일로부터 4개월 내 온보딩이 가능하신 분

우대 사항

• 관련 전공 박사 학위를 소지하신 분 • Vision Language Model (비전 언어 모델) 관련 전문적인 지식 및 프로젝트 경험이 있으신 분 (Qwen-VL, Gemma3, InternVL 등 최신 LVLM 사용 또는 커스터마이징 경험) • 대규모 분산 학습 (DeepSpeed, FSDP, Megatron 등) 또는 모델 압축·Distillation 경험이 있으신 분 • 기계 학습 관련 국제 Conference나 Journal에 논문을 출판한 경험이 있으신 분 • 연구 프로젝트 기획부터 실행, 검증, 제품/서비스 전달까지 전체 과정을 매니징한 경험이 있으신 분 • B2B 인공지능 솔루션 스타트업 또는 관련 산업에서의 근무 경험이 있으신 분 • 산업 안전, 스마트 시티, CCTV 관제 등 도메인 경험 또는 영상 분석 (Action Recognition, Video Understanding) 경험이 있으신 분

혜택 및 복지

[업무에 몰입할 수 있는 환경을 제공해요] • 주 39시간, core time인 10:30 ~ 15:30을 준수하며 자유롭게 출퇴근해요. • 업무에만 집중하실 수 있도록 식대가 담긴 법인카드를 1인 1지급해요. • 세이지니(세이지 구성원)의 업무 몰입을 위해 최신 소프트웨어와 하드웨어를 지원해 드려요. [세이지니의 성장을 응원해요] • 매년 세이지니 성장에 도움을 드릴 수 있도록 자기 계발비를 지원해요. • 1년에 2-3번, 출근 대신 자기 계발을 하는 플러스 데이가 있어요. • 성과를 보여주는 세이지니에게는 충분한 보상을 드려요. • 논문 투고, 학회 참석 지원금, 전문가 활용, 강의 등 업무 관련 비용은 지원해 드려요. • 세이지니의 성장을 위해 다양한 주제로 사내 교육을 진행해요. • 세이지니의 업무 성장에 도움이 된다면 원하는 도서를 모두 구매해 드려요. • 공통 관심사가 있는 세이지니가 함께 성장할 수 있도록 동호회 비용을 지원해 드려요 [일하는 것만큼 잘 쉬는 것도 중요해요] • 수요일과 금요일에는 1시간 30분 동안 점심 식사를 해요. • 숙박, 여행, 레저, 공연 전시 등 휴가비를 지원해 드려요. • 장기근속자에게는 리프레시 휴가와 장기근속 포상금을 지원해요. • 2년에 한 번 프리미엄 건강검진 비용을 지원해 드리고, 약정 휴일을 드려요. • 부득이하게 야근할 경우에는 야근 식대와 야근 택시를 지원해요. [좋은 날에는 함께 축하해요] • 결혼, 집들이, 졸업식 등 좋은 날에는 경조사비와 선물을 드려요. • 생일에는 약정 휴일을 드려요. • 패밀리데이를 활용하여 세이지니는 출근 대신 가족과 함께 시간을 보내요. • 풍요롭고 따뜻한 명절을 위해 설날과 추석에는 선물을 지급해 드려요. • 자녀의 행사(입학식, 학예회 등)를 놓치지 않도록 추가로 약정 휴일을 드려요.

채용 절차

[Step 1. 지원서 접수] • 후보자님의 기본 정보 및 업무 경험을 작성해 주세요. • 후보자님의 역량을 보여주는 파일이나 링크를 보내주셔도 좋아요. • 후보자님께서 작성한 소중한 지원서는 신중히 검토하여 연락 드리고 있어요. 지원하신 모든 후보자님께 답변을 드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다! "지원서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요" • 연구해오신 논문/프로젝트들에 대한 간략한 소개와 주요 성과에 대해 설명해주세요. • 해당 논문/프로젝트들에서 본인이 기여한 영역에 대해 명확히 기입해주세요. • 연구 프로젝트 진행 과정에서의 협업 경험에 대해 설명해주세요. (연구 내용 공유 및 논의, git을 이용한 협업 등) • 공개하신 Github repository 가 있다면 공유해주세요. [Step 2. 전화 인터뷰] • 후보자님께서 보내주신 지원서를 바탕으로 질의응답 방식의 인터뷰를 진행해요. • 약 15분 ~ 20분 소요돼요. • 전화 인터뷰 결과는 신중히 검토하여 연락드리고 있어요. 지원하신 모든 후보자님께 답변을 드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다! [Step 3. 대면 인터뷰] • PT 발표와 질의응답 형식으로 진행해요. • 후보자님과 세이지가 서로에 대해 더 깊이 알아가는 시간이에요. 경력과 실제 경험을 바탕으로 직무적 역량과 문제 해결 능력을 확인하고, 가치관, 커뮤니케이션 스타일, 문제를 해결하는 방식 등 세이지의 조직 문화와 잘 맞는지도 함께 이야기 나누어요. • 인터뷰는 채용 상황과 직무에 따라 진행 방식과 시간이 달라질 수 있어요. • 대면 인터뷰 결과는 신중히 검토하여 다음 전형 진행 여부를 안내드리고 있어요. 지원하신 모든 후보자님께 결과를 안내드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다! [Step 4. 처우 협의] • 후보자님의 역량에 따라 처우를 협의해요. • 채용 확정은 오퍼레터 발송 후 처우 협의 완료를 기준으로 확정돼요. [Step 5. 온보딩] • 세로지니(새로 온보딩한 세이지니)가 된 여러분의 첫 출발을 맞이할 준비를 하고 있을게요! • 온보딩 후 3개월의 수습기간이 적용됩니다.

회사 정보

세이지홈페이지

연봉 수준연봉상위6~10%
회사 규모51~300명
업력설립10년이상
퇴사율퇴사율5%이하

복지

가족
교육
출퇴근
보상

서울특별시 강남구 강남대로 374 케이스퀘어 강남2 3층지도 보기