Research Scientist - Structured data modeling

팀 소개

Data Intelligence Lab은 최신 Deep Learning 알고리즘을 연구/개발하여 고도화 된 데이터 분석 및 예측과 복잡한 데이터의 최적화를 수행합니다.
이를 통해 산업에 적용할 수 있는 실용적 기술을 통해 그룹의 다양한 사업적 난제를 해결하고, 업무 효율화 및 생산성 향상, 제품 기능 개선을 추진합니다.

Tabular data는 제조, 금융, 의료, 물류 등 대부분의 산업에서 핵심적으로 사용되지만, 이미지·텍스트 영역에 비해 foundation model의 표준적인 구조나 활용 방식은 아직 정립되어 있지 않습니다.OO Tech Cell은 자체 Tabular Foundation Model을 연구·개발하며, 다양한 산업 데이터에서 잘 일반화되고, 설명 가능하며, 실제 제품으로 확장 가능한 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

저희와 함께하게 된다면, 모델 구조를 이해하고 개선하며, 실제 사용 환경에서 필요한 연구 문제를 정의하고 검증하는 Applied Researcher로서 역할하고 성장하실 수 있습니다. 

 

수행 업무

• Tabular Foundation Model의 구조·학습 방식·추론 메커니즘을 분석하고 개선
• 다양한 tabular dataset에서 성능을 평가하고 failure case를 분석해 개선 가설 도출 (accuracy뿐 아니라 calibration·robustness·uncertainty·latency·memory 함께 고려)
• Explainability / interpretability 기능 연구 (feature importance, local / global / cohort 설명, SHAP 계열)
• LLM·멀티모달과 tabular model을 결합하는 방식 연구 (자연어 질의, 예측 결과 요약, explanation-to-report, agent workflow 연동)
• 연구 결과를 실험·기술 문서·논문·제품 요구사항 형태로 정리하고, 엔지니어링팀과 협업해 실제 API / 제품에 반영

지원자격

• 관련 분야 석사 학위 취득 후 2년 이상의 실무 경험 또는 관련 분야 박사 학위 소지자
• 딥러닝 모델 구조를 이해하고 개선 방향을 제안할 수 있는 역량을 보유하신 분
• Transformer, attention, representation learning, self-supervised learning에 대한 이해를 보유하신 분
• PyTorch 기반 연구 코드를 읽고 실험을 설계·수정·확장·구현할 수 있는 역량을 보유하신 분 
• Tabular data 또는 structured data 문제에 대한 관심과 이해를 보유하신 분 
• 실험 결과와 failure case를 분석해 다음 연구 가설로 연결할 수 있는 역량을 보유하신 분
• 논문·기술 문서·오픈소스 구현체를 빠르게 읽고 핵심 아이디어를 파악할 수 있는 역량을 보유하신 분

 

우대사항

• Tabular learning, AutoML, TabPFN, in-context learning 관련 연구 또는 구현 경험
• Foundation model, meta-learning, few-shot learning, representation learning 연구 경험
• Explainable AI 또는 interpretable ML 연구 경험
• LLM·멀티모달 model과 tabular data를 결합한 연구 또는 PoC 경험
• 관련 논문 작성, 학회 제출 경험
• 모델 서빙·API화·MLOps에 대한 기본적인 이해

전공

• 인공지능, 컴퓨터공학, 전자공학, 전기공학 등

전형절차

• 서류심사 → 코딩테스트&LG Way Fit Test(인성검사) → 기술 인터뷰(온라인) → 최종 인터뷰(오프라인)

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

 

현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.

지원시 문제가 있을 경우 [email protected] 로 문의 부탁드립니다.