업스테이지에서 VLM(Vision-Language Model) 사후 학습을 주도할 Tech Lead를 채용합니다. VLM 연구 이력 또는 상용화 경험과 데이터 파이프라인 구축 역량이 필수입니다. 멀티모달 모델의 성능 최적화와 Computer Use Agent 개발을 이끌며, 글로벌 수준의 기술 혁신을 함께할 분을 기다립니다.
업스테이지는 "Making AI Beneficial"이라는 비전과 "Artificial General Intelligence (AGI) for Work"라는 미션을 바탕으로, AI 기술을 통해 인류가 일하는 방식을 혁신하는 기업입니다. 단순한 업무 자동화를 넘어 복잡한 의사결정을 지원하고 기업의 비용 구조를 개선함으로써, 구성원이 보다 가치 있는 일에 집중할 수 있는 환경을 만들어가고 있습니다.
이러한 비전을 실현하기 위해 업스테이지는 AGI의 핵심 기반 기술인 Foundation 모델을 지속적으로 발전시키고 있습니다. Global Frontier에서 추적하는 벤치마크 지표를 통해 모델 성능을 객관적으로 진단하고 개선하는 한편, 고객사의 실제 업무 환경에서 도출한 Workspace Benchmark Set을 자체적으로 구축하여 모델의 실용성과 성능을 함께 검증하고 있습니다.
이를 통해 업스테이지는 산업 현장의 복잡한 문제를 해결함과 동시에, 글로벌 수준의 기술 표준을 선도해 나가고 있습니다. 모델의 성능이 비약적으로 도약하는 그 순간은 자주 오지 않습니다. 그 티핑 포인트를 함께 넘어설, 지금 가장 빠른 성장 곡선을 함께 그릴 인재를 기다립니다.
VLM(Vision-Language Model) 사후 학습(Post-training)을 위한 데이터 파이프라인(수집, 정제, 생성) 구축을 총괄하고, 모델의 시각적 추론 성능 최적화를 이끌어갈 Tech Lead를 모십니다. 이 포지션은 VLM 학습에 필수적인 고품질 데이터 엔지니어링을 주도하며, Central Training 팀과의 긴밀한 협업을 통해 실제 모델 학습 및 테스트 과정에 핵심적으로 기여하게 됩니다.
우리의 1차적인 미션은 다양한 기본 VLM 태스크를 빠르게 정복하는 것이며, 나아가서는 VLM이 실제 컴퓨터 화면과 상호작용(Interaction)하며 복잡한 태스크를 수행하는 'Computer Use Agent'로 진화하는 비전을 향해 나아갑니다. 확장 가능한 데이터 환경 구축과 고도화된 파이프라인 설계를 통해 차세대 파운데이션 모델의 기술 혁신을 함께할 리더를 기다립니다.
필수 사항
다수의 VLM 관련 연구 이력(ML/NLP 분야 국제 학회 1저자 혹은 교신저자 출판) 또는 그에 준하는 VLM 프로덕트 개발 및 상용화 경험
VLM/LLM을 위한 고품질 데이터 파이프라인을 주도적으로 구축하고, 특정 문제에서 최고 성능을 달성해 본 경험
멀티모달 및 Foundation Model 개발 트렌드 전반에 대한 폭넓고 깊이 있는 이해도
AI 관련 연구 조직 또는 프로덕트 개발 팀의 리더로서 프로젝트를 성공적으로 완수하고 팀의 성장을 이끌어본 경험
유관 실무 경력 3년 이상 보유
우대 사항
Agent Harness를 설계하여 모델 학습을 위한 데이터 합성을 수행해 본 경험 (특히 UI/UX, 화면 인식 관련 데이터)
대규모 언어/비전 모델 사후 학습(RLVR, OPD 등) 과정에 대한 이해를 바탕으로 학습 파이프라인 개선에 기여해 본 경험
국제 혹은 국내 AI 대회 (Kaggle 등) 상위권 입상
0.1%의 데이터 품질 향상에 민감하며, 제한된 자원과 시간 속에서 최적의 데이터셋을 구축할 수 있는 고도의 집중력과 문제 해결 능력
논리적인 사고 실험을 바탕으로 가설/검증 방식의 실험 설계에 능숙하고 유의미한 결과를 도출할 수 있는 사고력
실험의 레슨런을 Central Training 등 유관 부서에 효과적으로 전파하고, 건설적인 논의를 이끌어낼 수 있는 뛰어난 커뮤니케이션 역량
*절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다.
*최종 인터뷰 후, 레퍼런스 체크 절차가 진행될 수 있습니다.
*관련 문의사항은 joinstage@upstage.ai로 문의 부탁드립니다.
*CV를 포함한 모든 제출 자료는 PDF 형식으로 업로드 해주시기 바랍니다.
*지원자의 민감 정보(연봉 정보, 주민번호 등) 및 고유식별번호는 이력서에 기재하지 않도록 유의해주시기를 바랍니다.
*입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 영입 확정 이후라도 영입이 취소될 수 있습니다.
