서울 강남구 테헤란로7길 22한국과학기술회관 2관, 스파크플러스 강남5호점
업스테이지는 "Making AI Beneficial" 비전과 "Building intelligence for the future of work"라는 미션 아래, 단순히 글자와 문장만 읽는 수준을 넘어 사진·차트·표 등 시각 정보를 함께 파악하고 텍스트와 종합해 이해하는 Vision-Language-Model (VLM) 기반의 차세대 AI 솔루션을 만들고 있습니다. 이는 고객이 보유한 방대한 문서 데이터 속에서 잠들어 있던 정보를 추출하여, 새로운 인사이트와 부가가치를 실현할 수 있는 기회를 제공합니다. 이를 위해 업스테이지의 VLM 팀은 웹스케일의 데이터 수집과 합성, 대규모의 사전/사후 학습, 그리고 다양한 평가 방법에 대한 연구 개발을 진행하고 있습니다.
업스테이지는 누구나 손쉽게 AI 기술을 활용할 수 있도록 ‘사용이 쉬운 AI 솔루션’을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이미 최고 수준의 OCR 기술과 문서 내 의미 있는 정보를 자동으로 추출하는 Key-Value 추출 기술을 보유하고 있으며, 최근에는 다양한 문서 레이아웃을 분석하는 Document Parsing 모델을 공개하였습니다. 이러한 기술들을 바탕으로, 업스테이지는 기업들의 업무 효율과 생산성을 극대화하는 맞춤형 AI 솔루션을 제공하여 AI가 실제 비즈니스에서 큰 가치를 창출할 수 있도록 노력하고 있습니다.
또한 LLM 기술을 비즈니스 환경에 맞게 최적화해 기업들의 업무 효율과 생산성을 높일 수 있는 Private LLM 서비스를 제공하는 등 AI가 세상에 이롭게 쓰이게 하기 위해 세계 최고 수준의 AI 모델을 다양한 분야에서 손쉽게 활용할 수 있는 API 시리즈를 출시하여 기업 고객들의 비즈니스 성공에 기여하고 있습니다. 그 중에서 업스테이지 Document AI는 세계 최고 수준의 OCR 및 정보추출 기술력을 바탕으로 한 제품으로, AI를 통해 번거로운 문서 처리를 자동화하고 효율화하겠다는 목표를 가지고 있습니다.
업스테이지는 누구나 손쉽게 AI 기술을 활용할 수 있도록 ‘사용이 쉬운 AI 솔루션’을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이미 최고 수준의 OCR 기술과 문서 내 의미 있는 정보를 자동으로 추출하는 Key-Value 추출 기술을 보유하고 있으며, 최근에는 다양한 문서 레이아웃을 분석하는 Document Parsing 모델을 공개하였습니다. 이러한 기술들을 바탕으로, 업스테이지는 기업들의 업무 효율과 생산성을 극대화하는 맞춤형 AI 솔루션을 제공하여 AI가 실제 비즈니스에서 큰 가치를 창출할 수 있도록 노력하고 있습니다.
또한 LLM 기술을 비즈니스 환경에 맞게 최적화해 기업들의 업무 효율과 생산성을 높일 수 있는 Private LLM 서비스를 제공하는 등 AI가 세상에 이롭게 쓰이게 하기 위해 세계 최고 수준의 AI 모델을 다양한 분야에서 손쉽게 활용할 수 있는 API 시리즈를 출시하여 기업 고객들의 비즈니스 성공에 기여하고 있습니다. 그 중에서 업스테이지 Document AI는 세계 최고 수준의 OCR 및 정보추출 기술력을 바탕으로 한 제품으로, AI를 통해 번거로운 문서 처리를 자동화하고 효율화하겠다는 목표를 가지고 있습니다.
지원분야
모집부문
LLM Eval팀 [독파모] AI Research Engineer - LLM Eval Internship (정규직 전환형)
LLM Eval팀 [독파모] AI Research Engineer - LLM Eval Internship (정규직 전환형)
업무내용
LLM Eval 팀은 LLM의 성능 평가 벤치마크 및 툴킷을 연구·개발하며, 글로벌 프론티어 LLM들이 주목하는 벤치마크 동향을 실시간 모니터링해 Solar의 기술 전략에 부합하는 평가 체계를 구축합니다. 벤치마크 개발은 평가 데이터셋과 메트릭 설계 등 성능 평가를 위한 모든 과정을 포함합니다. 이 과정의 핵심 목표는 ① 기존 벤치마크의 한계 극복을 위한 확장/신규 구축, ② 한국 문화와 한국어의 특성을 반영한 벤치마크 구축, ③ 실제 업무 시나리오 기반의 Work Intelligence 벤치마크 구축입니다. 툴킷 개발은 ① 비용/자원 효율적인 평가 프레임워크, ② 추론 결과 분석을 위한 환경 개발을 핵심 목표로 합니다. 이 팀에 합류한다면, 프론티어 모델과 Solar을 다각적으로 평가·진단하며 데이터 기반의 기술 로드맵을 공동으로 설계해 나갈 수 있습니다.
Representative projects
- Benchmark development
- Agent benchmark
- Reasoning benchmark
- Human alignment benchmark
- Solar edge-case (failure or error) benchmark
- Evaluation toolkit development
- Diverse benchmark evaluation framework
- Dashboard & leaderboard of evaluation result
*기술의 흐름과 상황에 따라서 개발하는 프로젝트는 변화하며, 프로젝트는 각 시점에 LLM 모델 발전에 가장 영향력있는 기술 요소에 집중합니다.
LLM Eval 팀은 LLM의 성능 평가 벤치마크 및 툴킷을 연구·개발하며, 글로벌 프론티어 LLM들이 주목하는 벤치마크 동향을 실시간 모니터링해 Solar의 기술 전략에 부합하는 평가 체계를 구축합니다. 벤치마크 개발은 평가 데이터셋과 메트릭 설계 등 성능 평가를 위한 모든 과정을 포함합니다. 이 과정의 핵심 목표는 ① 기존 벤치마크의 한계 극복을 위한 확장/신규 구축, ② 한국 문화와 한국어의 특성을 반영한 벤치마크 구축, ③ 실제 업무 시나리오 기반의 Work Intelligence 벤치마크 구축입니다. 툴킷 개발은 ① 비용/자원 효율적인 평가 프레임워크, ② 추론 결과 분석을 위한 환경 개발을 핵심 목표로 합니다. 이 팀에 합류한다면, 프론티어 모델과 Solar을 다각적으로 평가·진단하며 데이터 기반의 기술 로드맵을 공동으로 설계해 나갈 수 있습니다.
Representative projects
- Benchmark development
- Agent benchmark
- Reasoning benchmark
- Human alignment benchmark
- Solar edge-case (failure or error) benchmark
- Evaluation toolkit development
- Diverse benchmark evaluation framework
- Dashboard & leaderboard of evaluation result
*기술의 흐름과 상황에 따라서 개발하는 프로젝트는 변화하며, 프로젝트는 각 시점에 LLM 모델 발전에 가장 영향력있는 기술 요소에 집중합니다.
고용형태
인턴
인턴
수습기간
3개월
3개월
모집인원
1명
1명
지원 자격
학력
없음
없음
직무관련
Strongly wanted
- AI 모델 평가를 기획하고 이를 위한 데이터 수집, 생성, 정제 및 평가 기준 확립 등을 수행해 본 경험
- 최신 기술 동향을 파악하고 이를 빠르게 적용할 수 있는 능력
May helpful
- Agentic flow (w/ tool use)를 설계 및 개발해본 경험
- Failure analysis를 기반으로 데이터를 하나하나 들여다 보고 인사이트를 얻을 수 있는 집중력
- 복잡한 데이터 협업 프로토콜 (규칙) 을 정돈할 수 있는 시스템적 사고 능력
- 자체적인 평가 프레임워크를 구축할 수 있는 프로그래밍 능력
- 논리적인 사고실험을 수행하고 가설/검증의 방식으로 실험 설계 및 결과를 도출할 수 있는 사고력
- 레슨런을 효과적이고 효율적으로 전파하고 논의할 수 있는 의사소통 능력
- git을 활용한 협업 경험
Strongly wanted
- AI 모델 평가를 기획하고 이를 위한 데이터 수집, 생성, 정제 및 평가 기준 확립 등을 수행해 본 경험
- 최신 기술 동향을 파악하고 이를 빠르게 적용할 수 있는 능력
May helpful
- Agentic flow (w/ tool use)를 설계 및 개발해본 경험
- Failure analysis를 기반으로 데이터를 하나하나 들여다 보고 인사이트를 얻을 수 있는 집중력
- 복잡한 데이터 협업 프로토콜 (규칙) 을 정돈할 수 있는 시스템적 사고 능력
- 자체적인 평가 프레임워크를 구축할 수 있는 프로그래밍 능력
- 논리적인 사고실험을 수행하고 가설/검증의 방식으로 실험 설계 및 결과를 도출할 수 있는 사고력
- 레슨런을 효과적이고 효율적으로 전파하고 논의할 수 있는 의사소통 능력
- git을 활용한 협업 경험
우대사항
- AI 모델 평가 및 분석 관련 토픽으로 국제 학회에서 출판 기록 (공저자 포함)
- ML과 NLP 토픽으로 국제 학회에서 출판 기록 (1저자 혹은 교신저자)
- AI 모델링 경험이 있으신 분
- 컴퓨터공학 지식 (Data Structure & Algorithm, Computer Network, Database, OS 등)을 보유하신 분
- LLM을 활용한 제품 개발 또는 운영 경험이 있으신 분
- AI 모델 평가 및 분석 관련 토픽으로 국제 학회에서 출판 기록 (공저자 포함)
- ML과 NLP 토픽으로 국제 학회에서 출판 기록 (1저자 혹은 교신저자)
- AI 모델링 경험이 있으신 분
- 컴퓨터공학 지식 (Data Structure & Algorithm, Computer Network, Database, OS 등)을 보유하신 분
- LLM을 활용한 제품 개발 또는 운영 경험이 있으신 분
지원서접수
전형절차
알고리즘 코딩테스트
과제 테스트
기술 인터뷰 (1차/2차)
컬처 인터뷰
최종 결과 발표
추가 정보
기타정보
*절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다.
*최종 인터뷰 후, 레퍼런스 체크 절차가 진행될 수 있습니다.
*절차는 상황에 따라 조정될 수 있습니다.
*최종 인터뷰 후, 레퍼런스 체크 절차가 진행될 수 있습니다.
* 마감일은 기업의 사정으로 인해 조기 마감 또는 변경될 수 있습니다
