(인재풀) Research Scientist/Engineer - Language Lab
Gangseo-guonsitemid
via Greenhouse
About this role
[ 인재풀 공고 안내 ]
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
Language Lab은 자연어 처리 분야의 기술적 난제 해결을 위한 핵심 선행기술을 연구하며 Learning-by-Reading AI 확보를 통한 챗봇 등 Language 분야 서비스 혁신 이라는 비전을 가지고 있습니다.
수행 업무
대용량 언어모델(BERT, GPT 등) 알고리즘 및 최적화 연구개발
Machine Reading Comprehension 및 Q&A 기술 연구개발
대용량 Text Analytics 연구개발(개체명, 키워드, 토픽, 관계, 유형 분석 및 요약 등)
딥러닝 기반 대화 및 생성 모델 연구개발(NLU, 대화모델, NLG 등)
지원자격
해당 분야 석사 졸업 혹은 이에 준하는 경력 필요
최신 딥러닝 자연어처리 기술에 대한 이해와 코드 구현 능력 (Tensorflow 등)
AI 연구 실적 (AI관련 Top-tier 학회 논문 등), 오픈소스 활동 우대
전공
컴퓨터공학, 전산학, 전자공학, 산업공학
전형절차
서류심사 → 코딩테스트 → 1차 직무/기술 인터뷰(온라인) → LG AI Fit Check → 최종 인터뷰(온사이트)
* 전형 절차는 변경될 수 있습니다.
* 현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.…
What we'd score you on
reqspace match rubricFive dimensions, recruiter-grade. Upload your resume and we'll generate a written explanation of where you fit and where the gaps are.
1
Skills match
For this role: tensorflow
2
Level fit
This role is mid-level. We check your trajectory against it.
3
Domain experience
Your work in the role's domain matters more than your years total. We weight recent and direct experience.
4
Recency
A skill you used last quarter weighs more than one from five years ago. We grade on recency, not lifetime.
5
Location fit
This role is based in Gangseo-gu. We weight your proximity and willingness to relocate.
Score yourself on this role.
Free · no card · written explanation included
Skills in this role
Pulled from the job description. These are the keywords we'll weight when scoring your fit.
tensorflow
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