(인재풀) Research Scientist/Engineer - Advanced ML Lab

해당 채용 공고는 인재풀 형태로 운영되고 있습니다.
등록하신 지원서는 주기적인 검토가 진행되며, 적합한 포지션이 오픈 될 경우 개별 연락 드립니다.
(*별도의 결과 안내는 드리지 않으니 참고 부탁드립니다.)



팀 소개

Advanced Machine Learning Lab (AML Lab)은 최첨단 AI 기술을 연구하고 개발하는 '올라운더'들의 플레이그라운드입니다.
학술적, 산업적으로 중요한 문제를 발굴 및 정의하고, 새로운 모델과 효율적인 알고리즘을 디자인해 기존 문제들의 State-Of-The-Art (SOTA)를 혁신하는
선행 연구를 지향합니다. 다양한 데이터를 발굴해 학문과 산업에 중요한 문제들을 정의하고, 시스템의 효율성과 인간과의 상호작용을 함께 연구해 문제 해결의 청사진을 제시합니다. 이렇게 AML은 인공지능 기술의 혁신부터 과학적 발견, 인간 및 사회와의 상호작용을 연구해 인류의 삶을 증진시키고 책임질 수 있는 인공지능을 연구합니다. AML은 직접 만든 기술을 논문으로 검증하고 오픈소스 또는 데모를 만들어 스케일업해 AI/ML의 트랜드를 리딩하고 연구원의 중추적인 프로젝트를
디자인합니다. 구성원들은 격의없이 자유롭게 의사소통하며 ‘성장’과 ‘다양성’을 깊이 존중합니다.
AI/ML분야에 이미 높은 수준으로 공헌한 전문가 뿐만 아니라, 우리의 DNA를 공유하며 함께 딥다이브 가능한 높은 잠재력의 후보자를 환영합니다.

수행 업무 

• 학술적, 산업적으로 중요한 문제를 발굴 및 정의
• 새로운 모델과 효율적인 알고리즘을 연구 개발
• 연구 결과를 학술 논문으로 검증 하고, 오픈소스나 데모로 확장
• 데이터셋을 제작하고 시스템 구축 하며 인간과의 상호작용을 검증

지원 자격 

• Self-motivated: 자신의 연구 주제를 주도적으로 리딩
• Deeply Innovative: 깊이 있는 이론과 트랜드를 탐구하고 다양한 영역에 선제적으로 응용
• Collaborative: 랩 내부 또는 연구원 전체의 중요 프로젝트를 협업하며 책임감 있게 수행
• Persistent: 문제 해결을 위해 끈질기게 도전

Teams

(Open positions with Topics of Interest)

1. Large Language Models

• Retrieval-augmented Language Modeling, Generative IR
• Code Generation, Program Synthesis
• Large Language Models as Agents
• Question-Answering/Generation, Reasoning, Fact-verification/correction

2. Reinforcement Learning 

• Alignment: Learning from Human Feedback 
• Planning with Large Language Models
• Modeling Human Preferences with Transformers
• Off-policy/Offline RL

3. Generative & Foundation Models

• Diffusion, Consistency Models
• Graph Generation, Molecule Generation, Multimodal Transformer
• Time-series Forecasting
•  Geometric Deep Learning (Riemannian, Pseudo-Riemannian

4. Human-Computer Interaction and AI Systems

• Human-AI Interaction
• Decentralized Training
• High-throughput Generative Inference and Serving
• Full-stack Engineer (Front-end, Back-end)

5. Other Topics 

• Causal Inference, Counterfactual Evaluations/Learning
• Continual Learning, Machine Unlearning
• Differential Privacy 
• Fairness/Accountability/Transparency/Ethics/Policy

 

전형 절차

• 서류심사 → Coffee Chat → 코딩테스트 → 1차 기술 인터뷰(온라인) → LG AI Fit Check (온라인) → 최종 인터뷰(온사이트)

*  전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.

현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아니므로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.
지원시 문제가 있을 경우 careers@lgresearch.ai 로 문의 부탁드립니다.