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[자회사] Vision-Language / LLM Research Engineer (오픈소스 모델 & 온프레미스)

3~8년서울 강남구상시 채용

경력
3~8년
고용 형태
정규직
마감
상시 채용
지역
서울 강남구서울 강남구 봉은사로 129, 2층
직군·직무
개발AI·머신러닝 엔지니어
출처
원티드

이 공고에서 요구하는 AI 역량

AI 활용 필수

AI 관련 항목

  • 주요 업무3곳
  • 자격 요건4곳
  • 우대 사항2곳

공고에서 찾은 문장

  • 주요 업무

    도메인 특화 모델 개발 및 파인튜닝

  • 주요 업무

    상용 이용 및 온프레미스 배포가 가능한 오픈웨이트 LLM/VLM 탐색, 벤치마크 및 도입 검증

  • 주요 업무

    사고 영상 판독 및 정형/비정형 텍스트 기반 디시전 모델의 도메인 파인튜닝(SFT, LoRA/QLoRA)

  • 자격 요건

    경력 요건: Python 및 PyTorch 기반 딥러닝 모델 개발/연구 경력 3년 이상 (또는 이에 준하는 역량)

  • 자격 요건

    LLM/VLM 이해도:

  • 자격 요건

    Hugging Face Transformers, PEFT 기반 오픈웨이트 모델의 도메인 적응 학습(SFT, LoRA/QLoRA 등) 경험

  • 자격 요건

    데이터, 모델 가중치, 프롬프트, 규칙 로직 간의 오차 원인을 명확히 분석하고 격리할 수 있는 역량

  • 우대 사항

    vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 등을 활용한 오픈웨이트 모델 프로덕션 추론 서버 구축 및 최적화 경험

  • 우대 사항

    상용 LLM/VLM API 서비스를 오픈웨이트 자체 호스팅 모델로 성공적으로 전환/대체한 경험

요구 경력

3~8년

회사 소개

스몰티켓은 데이터 기반 위험관리에 집중하는 인슈어테크 기업으로, 모빌리티 시장과 기술진화에 따라 AI 자회사 'SMT AI'와 해외 기술 자회사를 설립하여 함께 Risk 관리 영역의 AX와 이를 통한 상품/서비스 혁신을 추진하고 있습니다. AI 자회사인 SMT AI는 모빌리티·금융·보험·산업안전 등 실제 산업의 데이터와 고객 문제를 바탕으로 AI 기술을 서비스에 적용하고, 새로운 사업과 서비스를 만들어가고 있습니다. 사고 영상과 텍스트(진술서, 법적 인정기준 등)를 복합적으로 분석하여 신뢰도 높은 판정을 도출하는 멀티모달 의사결정 파이프라인을 구축합니다. SMT AI에서 상용 라이선스를 준수하는 오픈웨이트 LLM/VLM 모델을 기반으로 도메인 특화 파인튜닝, 추론 최적화, 온프레미스 서빙까지 전 과정을 주도할 엔지니어를 모십니다. 어떤 사람을 찾나요? 1. Mission First - 우리 미션을 우선순위 1위로 두고 헌신할 수 있는 사람 2. No Boundaries - 문제 앞에서 직무 구분을 지우는 사람 3. Results Only - 말이 아닌 결과로 커리어를 증명해온 사람 4. Impact Hungry - 큰 임팩트를 남기고 싶다는 욕심이 있는 사람 5. Why Obsessed - 문제의 본질에 집착해 끝을 보는 사람 우리는 몰입을 통해 더 큰 결과를 만들어갑니다. 빠르게 변화하는 환경에서 때로는 높은 집중력과 강한 실행력이 필요한 순간을 마주합니다. 그럼에도 새로운 가능성을 발견하고, 직접 만들고, 결과로 증명하는 과정에서 즐거움을 느낀다면 우리는 당신을 환영합니다.

주요 업무

1. 도메인 특화 모델 개발 및 파인튜닝 • 상용 이용 및 온프레미스 배포가 가능한 오픈웨이트 LLM/VLM 탐색, 벤치마크 및 도입 검증 • 사고 영상 판독 및 정형/비정형 텍스트 기반 디시전 모델의 도메인 파인튜닝(SFT, LoRA/QLoRA) 2. 데이터셋 파이프라인 구축 및 평가 체계 수립 • 사고 영상, 사실 진술, 인정기준 조항을 결합한 멀티모달 학습·평가 데이터셋 설계 및 정제 • 사실 추출, 과실 도표 매핑, 당사자 역할 판정 등 단계별 정량 평가 지표 및 벤치마크 파이프라인 구축 • 판단 불가(Reject) 처리, 신뢰도 보정(Calibration) 등 안전성 및 오판 방지 로직 개발 3. 서빙 최적화 및 시스템 연동 • 온프레미스/내부 GPU 환경에서 vLLM, SGLang 등을 활용한 고효율 추론 서버 구축 • 양자화(Quantization), KV 캐시 최적화 등을 통한 Latency/Throughput 및 GPU 메모리 최적화 • 기존 CV 계측·영상 분석 모듈 및 규칙 기반 판정 엔진과의 인터페이스 연동

자격 요건

1. 경력 요건: Python 및 PyTorch 기반 딥러닝 모델 개발/연구 경력 3년 이상 (또는 이에 준하는 역량) 2. LLM/VLM 이해도: • Transformer 아키텍처, Attention 메커니즘, 토큰화, 학습/추론 라이프사이클에 대한 깊은 이해 • Hugging Face Transformers, PEFT 기반 오픈웨이트 모델의 도메인 적응 학습(SFT, LoRA/QLoRA 등) 경험 3. 데이터 엔지니어링 및 분석 역량: • 학습 목적에 부합하는 데이터셋 구축·정제, 데이터 누수(Data Leakage) 방지 및 품질 관리 경험 • 데이터, 모델 가중치, 프롬프트, 규칙 로직 간의 오차 원인을 명확히 분석하고 격리할 수 있는 역량 4. 인프라 및 엔지니어링 역량: • Linux 환경, Docker 기반 GPU 서버 개발 및 운영 경험 • GPU 메모리 병목 분석, 혼합 정밀도(Mixed Precision) 학습 및 OOM/학습 오류 디버깅 역량 • Git 기반의 형상 관리 및 코드 리뷰 기반 협업 역량 5. 제품 관점의 균형 감각: • 정확도, 처리 시간, GPU 인프라 비용 간의 Trade-off를 정량적으로 측정하고 설계할 수 있는 역량 • Apache 2.0 등 오픈소스 모델·코드·데이터의 상용 라이선스 준수 및 제약 검토 역량

우대 사항

1. 도메인 및 문제 해결 경험: • 보험, 교통사고, 법률, 판례 등 전문 도메인 텍스트/데이터를 다뤄본 경험 • 블랙박스·CCTV 등 영상 기반 사건의 시계열적 맥락 및 인과/객체 관계 추론 모델 개발 경험 • 전문가(도메인 전문가/검수자)의 피드백을 학습 데이터와 평가 지표로 연결해 본 경험 • 소규모/불균형 데이터 환경에서 능동 학습(Active Learning)이나 오차 분석을 통해 성능을 극대화한 경험 2. 서빙 및 분산 인프라 역량: • vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 등을 활용한 오픈웨이트 모델 프로덕션 추론 서버 구축 및 최적화 경험 • DeepSpeed, FSDP 등 Multi-GPU 분산 학습 경험 • 구조화 출력(Structured Outputs), 제약 디코딩(Constrained Decoding), Logits 기반 분류기 설계 경험 • 상용 LLM/VLM API 서비스를 오픈웨이트 자체 호스팅 모델로 성공적으로 전환/대체한 경험 • 외부 인터넷이 차단된 폐쇄망/온프레미스 인프라 환경에서 모델 배포 및 운영 경험 3. 기타 툴링 및 멀티모달 스택: • OpenCV, FFmpeg를 활용한 대용량 영상 전처리 및 객체 검출/추적(Detection/Tracking) 모델 활용 경험 • MLflow, DVC, W&B 등 실험 및 데이터 버전 관리 툴 운영 경험

혜택 및 복지

1. 무엇을 제공하나요? (Benefit) • 몰입을 돕는 무제한 에너지: 오직 업무와 성장에만 집중할 수 있도록 커피와 다채로운 스낵 및 음료를 지원합니다. 당 떨어질 걱정 없는 환경에서 든든하게 몰입하세요. • 업계 최고 수준의 동료: 보험, 모빌리티, 기술 영역에서 실전에서 성과를 만들어본 전문가와 함께 일합니다. • 성과에 정직한 인센티브: 결과와 임팩트를 기준으로 보상합니다. 사업 성과에 직접 기여한 만큼 분기별 인센티브를 지급합니다. • 회사 가치 성장에 따른 리워드: 회사의 성장이 개인의 보상이 되도록 설계해 회사의 가치 상승의 과실을 함께 나눕니다. • 최신 업무 툴, 폭넓은 업무 툴 환경: 다양한 협업, 개발, 데이터, AI툴을 적극적으로 활용하며 도구 선택에 제한을 두지 않습니다. 폭넓은 업무 툴 사용 경험을 쌓을 수 있습니다. 2. SMT AI에서 경험하게 될 것 • 생성형 AI 기반 서비스 백엔드 설계 및 운영 경험 • AI Agent 및 멀티모달 AI 시스템 구축 경험 • GPU 추론 서버 및 AI 인프라 운영 경험 • 엔터프라이즈 AI 시스템 구축 경험

채용 절차

* 채용 절차 서류 접수 ＞ Peer Interview (1차) ＞ Leader Interview (2차) ＞ 연봉 협상 ＞ 수습 입사 ＞ 정규직 전환 • 1,2 차 인터뷰는 동시 진행될 수 있습니다. • 1차는 Technical Capability (직무 역량), 2차는 Business Capability & Fit (사업전략 및 인재상 부합여부, 미래 성장 가능성) 중심으로 진행 • 합격 후 3개월의 수습 기간이 있으며, 해당 기간은 월 급여 100% 지급됩니다.

회사 정보

스몰티켓홈페이지
  • 연봉 수준연봉상위11~20%
  • 회사 규모50명이하
  • 업력설립10년이상
  • 퇴사율퇴사율5%이하

복지

  • 보상

서울 강남구 봉은사로 129, 2층지도 보기