[수행업무]
ㅇ 범용언어모델(GLM) 기반 대화 응용 모델 개발
ㅇ GLM 기반 대화모델의 controllable response generation
   - 대화 응답의 detoxification 기술 개발: 데이터 기반 및 decoder tuning 기반
   - 대화 에이전트의 persona가 반영된 응답 생성 기술 개발
ㅇ Retrieval 기반 대화 모델 개발
   - Context encoding 기반 neural similarity search 기술 개발
   - 대화 메모리 기반의 대화 응답 생성 기술 개발
   - 대화 응답 랭킹을 통한 최적 응답 선정 기술 개발
   - Retrieval-Augmented Generation (RAG) 모델 개발

[자격요건]
ㅇ 학력/전공: 자연어처리/기계학습/딥러닝 관련 전공 석사 학위 이상, 경력 4년 이상
  (석/박사 학위 기간 포함)
ㅇ Python 프로그래밍언어 활용 역량
ㅇ PyTorch/TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 활용 역량
ㅇ LINUX/UNIX 환경에서의 개발 역량
ㅇ 딥러닝 기반 언어 처리, 언어/대화 모델 관련 연구/개발 경험
ㅇ 자연어처리 관련 ML 모델 학습 및 활용 역량
ㅇ ML 알고리즘 및 딥러닝 기반 언어모델에 대한 심층 지식 및 개발 역량
ㅇ 최신 ML 방법론을 빠르게 습득하고 prototyping하여 분석할 수 있는 역량
ㅇ 다양한 task 정의에 따라 언어모델의 fine-tuning 방법을 설계하고 구현할 수 있는 역량

[우대사항]
ㅇ 딥러닝 모델 활용 서비스 상용화 경험
ㅇ Container 기반 App/서비스 build/deployment 시스템 구축 경험
ㅇ Multi-gpu multi-node 기반의 딥러닝 모델 학습 최적화 및 분산학습 기술/경험
ㅇ CUDA 프로그래밍 역량