[NAVER Cloud] Multimodal(Vision) LLM 개발

1. Multimodal Pretraining
• 경쟁사 수준의 학습량 도달 및 VLM 최종 성능 향상
• Vision을 넘어선 Omni modality(입출력 무관)로의 확장 및 유관부서 협업
2. Vision Language Model
• Multimodal 확장을 위한 효과적인 아키텍처 완성
• Benchmark 전반에 대한 동일 학습 수준 경쟁 모델 대비 우위 달성
3. Vision Language Model Ops
• 원활한 배포 및 배포 프로세스 정립- 학습 및 배포 자동화
• Open-sourcing을 통한 대외 영향력 확대
4.Vision Reinforcement Learning
• 생산 공정에서의 Vision RL 학습 및 고도화
• Reasoning 관련 Target Benchmark에서 최고 성능(SOTA) 달성
5. Vision Data
• 확보된 데이터 기준 모델 성능 영향도 가시화
• Recipe 탐색을 위한 데이터 큐레이션 및 모델 학습
• 문제 해결 및 Reasoning 영역 특화 데이터 확보 및 모델 성능 향상
• 학습 및 테스트 set design

• 국내/외 정규대학 석사 학위 보유자 혹은 2년 이상의 유관 업무 경험이 있으신 분- Vision Language Model (LLaVA, Qwen VL, DeepSeek VL) 에 대한 기본적인 지식을 보유하신 분- Vision Language Model 학습 과정에 대한 구체적인 이해 및 Code Level 의 Hands On 경험을 보유하신 분- Distributed Training 및 모델 가속화 관련 경험 또는 이해를 갖추신 분(DeepSpeed Zero, Megatron, Nemo, vLLM, sglang 등)- Vision LLM 데이터 특성 및 종류에 대한 이해, 신규 데이터 설계 능력을 갖추신 분- Python 및 LLM 개발 관련 Library, FW, Platform(PyTorch, Hugging Face) 활용 능력을 갖추신 분

• LLM 또는 VLM 관련 전공 경험을 보유하신 분
• Challenge 참가 경험 또는 상위 입상 경험이 있으신 분
• Top-tier 논문 1저자 경험을 보유하신 분
• 최소 3개월 이상 소요된 프로젝트에서 높은 기여도로 성공 경험을 보유하신 분

■ 전형절차 및 기타사항
[전형절차]
서류 전형(기업문화적합도 검사 및 직무 테스트 포함) ▶ 1차 인터뷰 ▶ 2차 인터뷰 ▶ 레퍼런스 체크 및 종합 인터뷰 ▶ 처우협의 ▶ 최종합격
※ 전형 절차는 일정 및 상황에 따라 변동 될 수 있으며, 전형별 결과에 따라 절차(추가 인터뷰 등)가 추가될 수 있습니다.
※ 정해진 결과 발표 일정은 없으며, 지원서 검토 후 면접 일정은 대상자에게 개별로 안내드릴 예정입니다.
경기 성남시 분당구 불정로 6 (그린팩토리)
※ 근무지는 회사 내부 사정에 따라 변동될 수 있습니다.
[기타사항]
- 본 공고는 타 공고와 중복지원이 불가능하며, 기 진행한 포지션에 대한 전형이 모두 마무리 되면 다른 포지션으로 지원이 가능합니다.
- 해외 출장에 결격 사유가 없는 분만 지원 가능합니다.
- 병역 의무를 필한 자 혹은 면제된 자에 한해 입사지원이 가능합니다.
- 지원서 상 허위 기재가 있거나 제출 서류가 허위인 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
- 제출된 지원서는 [My page- 지원현황]에서 확인 가능하며, 공고 마감 전까지 홈페이지에서 수정 및 지원 철회가 가능합니다.
- 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장될 수 있습니다.
- 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
- 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다.
- 제출해 주신 지원서의 검토 결과 발표는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내 드립니다.
- 입사 후 3개월의 수습 기간을 적용하며 평가에 따라 수습 기간이 연장되거나 채용이 취소될 수 있습니다.
- 문의사항은 NAVER Cloud 채용 홈페이지 1:1 문의로 접수해주시기 바랍니다.