[NAVER Cloud] Foundation Model Research Engineer (경력)

부서 소개 저희 부서는 HyperCLOVA X를 비롯한 소버린 파운데이션 기술의 경쟁력을 강화하기 위해, 최신 AI 기술 동향을 면밀히 분석하고 이를 조직 내외에 전파합니다. 원천 AI 기술을 연구·개발하며, 산학 협력과 학술 발표를 통해 글로벌 AI 흐름에 부합하는 연구를 지속적으로 수행하고 있습니다. 또한, 주도적인 기술 트렌드 탐색으로 조직의 중장기 방향성에 부합하는 연구 주제를 발굴하며 미래 가치 창출에 기여합니다. 조직 기술의 강점과 한계를 객관적으로 진단하여 실질적인 발전 방향을 제시합니다. 예를 들어, HyperCLOVA X와 같은 한국어 기반 자체 모델의 성능 및 구조적 고도화에 참여하며, 연구 성과를 실용화할 수 있는 기회를 발굴해 최소 기능 제품(MVP)을 통한 초기 가치를 창출할 수 있습니다. 아울러 글로벌 AI 동향에 발맞춘 선행 연구를 추진하고, 그 성과를 Top-tier 해외 학회 발표 등으로 확장하여 HyperCLOVA X의 기술 우위와 연구 역량을 대외에 적극적으로 알리고 있습니다. 담당업무 1. 원천 기반 기술 연구 및 설계·구현 • 팀 내 연구원과 긴밀히 협력하여 조직의 중장기 경쟁력을 강화할 핵심 기술 공동 기획·연구 및 시스템 구현 • 실험 설계, 모델링, 학습 파이프라인 구축, 성능 측정 및 분석 전 과정의 협업 수행 • 최신 연구 트렌드 기반의 공동 토의를 통해 기술적 난이도와 임팩트를 고려한 연구 방향 구체화 • 재현 가능한 코드베이스 및 실험 환경 구축을 통한 연구 결과의 지속 가능한 기술 자산 축적 2. 최신 기술 동향 파악 및 기술 내재화 • 주요 학회, 산업 리더, 오픈소스 생태계의 최신 연구의 지속적인 모니터링 및 코드·아키텍처·실험 설계 관점에서의 심층 분석 • 기술 적용 가능성 검증을 위한 프로토타입 구현 및 소규모 공동 실험을 통한 기술 스택 반영 방향 제안 • 기존 시스템 및 모델과의 정합성, 성능 개선 여지, 확장 가능성 검토를 통한 기술 전략 수립 기여 3. 응용 기술 연구·개발 및 고도화 • 실제 현장에서 활용 가능한 수준의 연구 성과 발전 및 성능·효율·안정성을 고려한 최적화 • 리소스, 비용 등 다양한 제약 조건을 반영한 모델·시스템 공동 설계 및 개선 • 데이터·모델·인프라 관점의 종합적 분석 및 연구적 인사이트를 구현 관점으로 연결하여 품질 향상 주도 • 실험 결과 및 정량 지표의 공유·검증을 통한 팀 단위의 지속적인 개선 사이클 운영 4. 조직 기술 우수성 대외 홍보 • 연구 및 구현 과정의 문서화를 기반으로 기술 보고서·논문·학회 발표 등으로 성과 확장 • 글로벌 Top-tier 학회 발표 및 기술 공개를 통해 조직의 연구·엔지니어링 역량 입증 • 공동 연구 성과 체계화를 통한 조직 전문성 및 실행 역량의 대외적 강화 자격요건