AI가 모든 영역에 깊숙이 들어올수록 선명해지는 질문이 있습니다. “AI에게 회사의 데이터를 맡겨도 될까?” “예상치 못한 상황이 발생한다면, 누가 책임질 수 있을까?” 이 질문에 답하지 못하는 기술은 리스크가 되고, 리스크는 결국 혁신의 발목을 잡는 불안이 됩니다. AIM Intelligence는 그 불안을 ‘확신’으로, 리스크를 ‘기회’로 바꿉니다. 우리는 AI를 공격하고 방어하는 과정을 통해, 측정 불가능했던 취약점을 정량화하고 근본적으로 통제합니다. AIM은 이제 한국을 넘어 글로벌 시장에서 AI Safety & Security의 기준을 만들어가고 있습니다. 글로벌 고객, 파트너, 투자자와의 기회를 실제 PoC와 장기적 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 분을 찾습니다.

LLM·VLM·Audio 등 AI 모델의 학습 전략 및 개발 로드맵 수립 텍스트·에이전트·멀티모달 학습 데이터의 수집·정제·합성·검증 파이프라인 구축 및 운영 SFT·RL·Continual Training 등을 활용한 모델 학습 및 성능 고도화 학습 데이터와 모델의 버전 관리, 품질 관리 및 재현 가능한 실험 체계 구축 모델 평가 지표 정의, 벤치마크 데이터셋 제작 및 성능·안전성 분석 최신 연구를 실제 학습 파이프라인과 프로덕트에 적용 모델 및 데이터 아키텍처와 관련된 기술적 의사결정 주도

하드스킬 AI·ML 관련 실무 경력 4년 이상 LLM 또는 멀티모달 모델을 직접 학습하고 성능을 개선한 경험 SFT·RL·Continual Training 등 모델 학습 방법론에 대한 이해와 실무 경험 텍스트·에이전트·멀티모달 데이터의 수집·정제·합성·품질 관리 경험 대규모 학습 데이터 파이프라인을 설계하고 운영한 경험 모델 평가 지표를 정의하고 벤치마크를 구축한 경험 소프트스킬 모델 학습의 병목을 데이터·학습 방법·인프라 관점에서 구조적으로 분석할 수 있는 분 프로덕트와 비즈니스 요구사항을 모델 및 데이터 문제로 구체화할 수 있는 분 불확실한 문제에 대해 가설을 수립하고 실험을 통해 해결책을 찾아가는 분 모델 성능을 정량적인 지표로 추적하고 개선을 끝까지 주도하는 분 최신 연구를 꾸준히 팔로업하고 실제 학습 파이프라인에 적용할 수 있는 분 기술적 의사결정의 근거를 명확하게 설명하고 문서화할 수 있는 분 동료 엔지니어와 지식을 공유하고 팀의 기술적 성장을 지원할 수 있는 분

• 대규모 언어모델 또는 멀티모달 모델의 Pre-training·Post-training 경험 • Agent Trajectory, Tool Calling, Preference Data 등 에이전트 학습 데이터 구축 경험 • 이미지·영상·오디오 데이터 파이프라인 및 모델 학습 경험 • Synthetic Data 생성 및 데이터 품질 평가 체계 구축 경험 • 분산학습 및 고성능 추론 최적화 경험 (DeepSpeed·FSDP·Megatron-LM·vLLM·CUDA 등) • 대규모 모델 학습 인프라를 직접 구축하거나 운영한 경험 • AI 학회 논문 게재 또는 오픈소스 모델·데이터셋 공개 경험 • AI Safety·LLM 평가·Guardrail 모델 개발 실무 경험 • CS·AI·ML 관련 석사 이상 학위

전형 과정 · 서류 전형 → 실무 면접 → 레퍼런스 체크 → 최종 면접 → 처우 협의 → 최종 입사 · 채용 절차는 상황에 따라 변동될 수 있습니다. · 서류 전형 합격자에 한해 개별 안내 후 면접을 진행합니다. · 상시 채용으로 운영되며 우수 인재 채용 시 조기 마감될 수 있습니다. · 3개월 계약 후 정규직 전환을 논의합니다.

· 근무지는 AIM Intelligence 본사이며, 선택적 근로시간제로 운영됩니다. · 글로벌 출장, 행사, 고객 미팅 참여가 포함될 수 있습니다. · 채용공고 내용은 회사 사정에 따라 변경될 수 있습니다. · 최종 근로계약은 입사 시 작성하는 근로계약서에 따릅니다. · 지원 내용이 허위로 판명될 경우 채용이 취소될 수 있습니다. · AIM Intelligence는 성별·연령·종교·사회적 신분·출신 지역·혼인 여부 등을 이유로 차별하지 않습니다. · 장애인 고용촉진 및 직업재활법에 의거하여 장애인 및 국가보훈대상자를 우대합니다.