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AI/LLM Research Engineer · Research
TARS 연구개발 팀에서 RAG 품질 측정, GEO 인용률 측정, 금융 답변 신뢰도 평가 메커니즘을 설계합니다. 연세대학교 산학 프로젝트와 연계해 논문 수준의 실험을 실제 서비스로 옮깁니다.
담당 업무
- RAG 파이프라인 평가 메트릭 설계(관련성·정확성·신뢰도)
- ChatGPT, Perplexity, Gemini 인용률 측정 실험 설계 및 자동화
- 프롬프트·검색·검증 전략의 A/B 실험 운영
- 금융 도메인 평가 데이터셋 구축 및 라벨링 가이드 작성
- 연구 결과를 Insights 블로그·고객 리포트 형식으로 번역
- 연세대 파트너 팀과의 주간 연구 미팅 참여
자격 요건
- ML/AI 엔지니어·리서처 경력 2년 이상 또는 관련 석사 학위
- Python 기반 모델 평가·실험 자동화 경험
- RAG, 임베딩, 벡터 검색에 대한 실전 이해
- 영어 논문·기술 문서를 빠르게 읽고 요약하는 역량
우대 사항
- Schema.org·JSON-LD·llms.txt 등 GEO 신호 실험 경험
- Hugging Face, LangSmith, Ragas 등 평가 도구 사용 경험
- 국내 금융/법규 텍스트 정제 경험
지원 방법
- 이력서(PDF), 포트폴리오(URL 또는 PDF), 한 단락 자기소개를 준비합니다.
- 아래 ‘지원하기’ 버튼으로 메일을 보내거나, recruiting@netrue.co.kr로 직접 전송해 주세요.
- 5영업일 내 검토 결과를 회신하며, 합격/불합격과 무관하게 개별 회신합니다.