모델의 출력에 대해 '왜 그런 결론인지'를 설명하는 LLM 계층을 만들고 그 설명이 실제 근거에 얼마나 충실한지를 정량적으로 측정·개선합니다. 주요 업무: - 점수·인자를 자연어 설명으로 변환하는 LLM 인터프리터 설계 (LLM이 점수 자체를 생성하지 않도록 보장) - 설명 충실성(faithfulness) 계측 — 설명이 실제 모델 기여도에 근거하는지 정량 검증 - 그럴듯하지만 틀린 설명(환각·사후 정당화)을 잡아내는 평가 파이프라인 구축 - '결정하는 계층'과 '설명하는 계층'의 분리 연구 (장기 IIA 트랙 연계) 자격 요건: - LLM 기반 애플리케이션 개발 경험 - RAG·평가·프롬프트 엔지니어링에 대한 실전 이해 - "그럴듯한 설명"과 "충실한 설명"의 차이를 구분하는 감각 우대 사항: - AI 안전·해석가능성(interpretability) 연구 관심 또는 경험 - 평가 지표(faithfulness, groundedness) 설계 경험 - 금융 텍스트·리포트 생성 도메인 경험
AI/LLM 엔지니어
AI 엔지니어정규직미드 · 경력 무관서울—
LLMRAGPrompt EngineeringAI Evaluation
오공일공에서 AI/LLM 엔지니어를 채용합니다. LLM 기반 애플리케이션 개발 경험과 RAG 및 프롬프트 엔지니어링 실전 역량이 필수입니다. 모델의 출력에 대한 설명 충실성(faithfulness)을 측정하고 개선하는 업무를 수행합니다. 연구에 관심 있는 분을 찾습니다. 모델의 환각을 방지하는 평가 파이프라인 구축이 핵심입니다.