💡 Forbes 아시아가 선정한 100대 스타트업인 셀렉트스타는 AI 학습데이터의 구축부터 기획, 판매까지 아우르는All-in-One 서비스를 제공하며 글로벌 AI 기업들의 핵심 파트너로 성장하고 있습니다.국내 최초로 생성형 AI 신뢰성 검증 자동화 솔루션 ‘다투모 이밸(Datumo Eval)’을 출시했으며, 국가대표 AI 데이터 기업으로도 성장하고 있습니다. 누적 투자 379억원으로 시리즈B라운드를 마치고 글로벌 AI 기업으로 도약하고 있는 셀렉트스타와 함께할 여러분들을 기다리고 있습니다!

팀 소개 

셀렉트스타 AI 연구 2팀은 LLM과 Agent가 실제 환경에서 더 복잡한 문제를 안정적으로 해결하도록 만드는 기술을 연구합니다.

모델을 개선하려면 성능 수치를 넘어, 어떤 조건에서 작동하고 어디서 실패하는지, 어떤 변화가 실질적인 개선으로 이어지는지 이해해야 합니다. 저희는 모델의 응답과 Agent의 실행 과정을 직접 분석하고, 그 근거를 데이터·학습·추론 방법의 개선으로 연결합니다.

정답이 명확한 과제뿐 아니라, 사용자 의도와 선호, 업무 맥락에 따라 좋은 결과의 기준이 달라지는 문제도 다룹니다. 이런 문제에서는 평가 신호 자체가 틀릴 수 있기 때문에, 측정이 믿을 만한지 확인하는 일도 연구의 일부로 봅니다.

저희가 지향하는 것은 성능 차이를 설명하는 가설을 세우고, 개선 방법을 직접 구현하며, 새로운 환경에서도 효과가 유지되는지 검증하는 연구입니다. 이 연구를 Datumo Eval과 신규 솔루션으로 연결할 AI Research Engineer를 찾습니다.

담당 업무

연구 문제 정의부터 선행연구 검토, 실험 설계, 구현, 결과 분석까지 Research Engineering의 전 과정을 수행합니다. 아래 영역 중 본인의 전문성과 팀의 우선순위에 맞는 과제를 맡습니다.

능력 분석 및 실험 설계

• 모델 응답과 Agent 실행 궤적을 직접 읽고, 성능 차이와 실패 원인에 대한 가설 수립
• 가설 검증에 필요한 데이터, 시나리오, 지표, 비교 기준 설계
• 평가 지표가 측정 대상을 제대로 반영하는지, 지표 구조나 정답 레이블 때문에 수치가 왜곡되지 않는지 점검
• 새로운 과제와 환경에서의 일반화 성능과 실패 조건 검증

데이터·학습·추론 방법 연구 및 구현

• 수행 능력 개선을 위한 데이터 구성·선별 및 후학습 실험
• Reward Model, Verifier, 선호 학습 등 피드백 기반 개선 방법 연구
• 실행 피드백을 활용한 응답 선택, 전략 수정, 재시도 등 Agent 추론 개선
• 개선 효과를 성능·비용·지연시간 관점에서 비교하고 적용 조건과 한계 정리

연구 파이프라인 구축 및 제품 적용

• 결과 원본과 실행 설정이 남는 재현 가능한 학습·추론·평가 파이프라인 구축
• 논문의 핵심 방법을 구현하고 실제 데이터에서 효과 검증
• PM·엔지니어와 협업해 연구 결과를 Datumo Eval 및 신규 솔루션에 적용
• 필요 시 고객 환경의 요구사항과 실패 사례를 연구 과제로 구체화

필수 요건

관련 분야 석사 학위 소지자를 선호합니다. 다만 학위가 없더라도 아래 요건을 그에 준하는 연구·실무 경험으로 보여줄 수 있다면 동등하게 검토합니다.

• 관련 분야 실무 또는 연구 경험 만 3년 이상, 또는 이에 준하는 프로젝트 수행 경험
• ML·딥러닝 기본 원리를 이해하고, Python 및 PyTorch로 모델 학습·실험을 수행할 수 있는 분
• LLM·NLP·강화학습·추천·선호 학습 등에서 문제 정의부터 구현, 결과 검증까지 하나 이상의 과제를 독립적으로 수행한 경험
• 영어 논문을 읽고 핵심 아이디어를 구현·실험으로 연결할 수 있는 분
• 적절한 비교 기준과 지표를 설정하고, 실험 결과와 한계를 논리적으로 설명할 수 있는 분

단기 교육 과정 이수만으로는 위 요건을 충족하기 어렵습니다. 직접 문제를 정의하고 검증한 과정이 논문, 공개 코드, 기술 보고서 등 확인 가능한 결과물로 드러나야 합니다.

우대 사항

다음 중 일부가 있다면 업무에 도움이 됩니다. 모든 항목을 충족할 필요는 없습니다.

• LLM 후학습, 데이터 생성·선별, 데이터 품질 개선 관련 연구 또는 개발 경험
• Reward Modeling, Preference Learning, RLHF/RLAIF, DPO, RLVR 등 정렬·강화학습 경험
• Agent, Tool-use, RAG 또는 장기 과제 수행 시스템의 구현·분석 경험
• 실행 피드백 기반 최적화, 추론 시점 탐색, 가중치 업데이트 없는 적응 방법 연구 경험
• LLM-as-a-Judge/Verifier를 사람 판단과 대조해 신뢰도를 검증해 본 경험, 벤치마크·평가 지표 설계 경험
• 개인화·추천 시스템 또는 암묵적 사용자 피드백을 활용한 학습 경험
• 불확실성 추정, Calibration, 분포 변화 및 일반화 관련 연구 경험
• Hugging Face Transformers, vLLM, DeepSpeed, FSDP 등을 활용한 학습·추론 및 최적화 경험
• 한국어·도메인 특화 데이터셋이나 어노테이션 파이프라인 구축 경험
• 논문 작성·발표, 오픈소스 기여 또는 재현 가능한 연구 코드 공개 경험

근무 및 급여 조건

• 채용 형태: 정규직 (3개월 수습 기간)
• 급여 및 연봉: 개인 역량에 따라 협의를 통해 결정
• 근무 시작일: 협의를 통해 결정
• 근무 장소: 서울 강남구 테헤란로38길 8 오피스B 역삼2호점 8F - 11F

채용 절차

서류 접수 ▶ 과제 전형 ▶ 직무 및 컬쳐핏 면접 ▶ 처우 협의 ▶ 최종 합격

• 이력서(필수)는 pdf 파일로 변환하여 제출해주세요.
• 추가로 제출하시고자 하는 서류가 있다면 함께 제출해주시면 됩니다.
• 제출해주신 지원 서류는 담당부서에서 검토하여 결과 안내드리고 있으며, 서류 검토에는 최대 5영업일이 소요될 수 있습니다.
• 상황에 따라 2차 인터뷰, 레퍼런스 체크 등이 진행될 수 있으며, 각 절차 진행 전 사전에 안내드릴 예정입니다.