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기능은 를 클릭하시면 확인하실 수 있어요.\nUI 가 제공되는 Developer, C/C++, C# 언어의 라이브러리 형태로 제공되는 SDK 제품이 있어요.\n\nSAIGE VIMS - AI 기반 제조 공정 모니터링 솔루션제품 생산 공정을 실시간으로 모니터링하며 공정의 이상을 발견하는 솔루션이에요.\n영상 데이터를 주로 다루며, 제품 생산 공정을 통합 관제하는 화면 등을 포함해요.\nSAIGE VIMS의 기능은 를 클릭하시면 확인하실 수 있어요.\n\nSAIGE SAFETY - AI 기반 안전 모니터링 솔루션산업 현장에 위험이 되는 상황을 실시간으로 감지하는 솔루션으로 안전한 작업 환경을 만들어요.\n주로 산업 현장을 통합 관제하는 화면을 다루어요.\nSAIGE SAFETY의 기능은 를 클릭하시면 확인하실 수 있어요.\n\n비전 회사인데, 왜 LLM 리서처를 뽑나요?\n세이지는 비전 AI로 \"무엇이 보이는가\" 를 푸는 데 집중해왔어요. 결함을 찾고, 사람과 보호구를 검출하는 일은 이미 현장에서 잘 하고 있어요. 하지만 안전 관제로 영역을 넓히면서 검출만으로는 풀리지 않는 문제를 만났어요.\n탐지와 판단은 다른 문제예요. \"헬멧 미착용\"은 검출 결과일 뿐, 실제 위험 여부는 작업 종류·구역·주변 상황에 따라 달라져요. 이 맥락을 룰로 메워왔지만 현장이 늘수록 룰도 함께 늘어나 한계에 부딪혔어요.\n사고는 학습 데이터가 모이지 않아요. 대신 안전 규정·사고 사례·작업 표준이라는 지식은 쌓여 있어요. 이걸 읽고 추론하는 건 언어 모델의 영역이에요.\n근거 없는 경보는 결국 꺼져요. 현장이 필요한 건 \"위험 감지됨\"이 아니라 무엇이 어긋났고 지금 무엇을 해야 하는지예요.\n잘 작동하는 비전 모델 위에 판단과 설명의 레이어 를 올리는 일 - 이 포지션이 맡게 될 문제예요.\n주요 업무\n LLM 연구 및 모델 개발산업 안전·제조 도메인에 특화된 LLM 학습 및 최적화 (Continual Pre-training / Fine-tuning)\n현장 상황에 대한 자연어 설명, 위험도 진단, 개선 방안 생성 등 Language Reasoning 모델 연구\n영상/이미지 입력과 결합한 Vision-Language 확장 (Scene Understanding + Reasoning)\n안전 상황 인식 (위험 행동, 보호구 미착용, 위험 구역 침입 등)\n최신 LLM/LVLM 논문 조사 및 적용 (Llama, Qwen, Gemma 계열 및 GPT-4V, Qwen-VL, InternVL 등)\n\n안전 관제 도메인 문제 정의실제 현장의 안전 이슈를 AI 문제로 구조화\n객체 인식/행동 인식 + 언어 모델 결합 전략 설계\nRule-based 관제 vs LLM 기반 추론의 역할 분리 및 설계\n\n 데이터 및 학습 전략 설계텍스트 및 영상/이미지 어노테이션 전략 설계\n도메인 데이터셋 구축 및 품질 관리\nSFT, Instruction Tuning, Alignment(DPO 등), Prompt Engineering 전략 수립\n분산 학습 및 학습 효율화 (LoRA/QLoRA, DeepSpeed, FSDP 등) 전략 수립\n\n지식 검색 및 추론 파이프라인 구축안전 규정·사고 사례·작업 표준 등 도메인 지식베이스 설계\nSparse/Dense Retrieval 파이프라인 구축 및 검색 품질 개선\nAgentic Retrieval을 활용한 RAG 설계 및 근거 기반 위험도 판단 고도화\n\n 모델 서빙 및 제품화학습한 모델의 경량화·최적화 및 서비스 배포 (quantization, vLLM, TensorRT-LLM 등)\n서비스/플랫폼 팀과 협업하여 PoC → 상용화 연결\n\n기술 리딩 및 협업주니어 연구원/엔지니어 기술 멘토링\n모델 성능 지표 정의 및 실험 설계 리드\n\n합류하시게 될 팀\n세이지의 LLM Researcher로 합류하시면 AI 기반 안전 관제 기술을 개발해요. 언어 모델이 중심이지만, 영상/이미지를 함께 다루는 멀티모달 영역으로도 확장해 나가요.연구소 스쿼드는 2~4명으로 구성되며, 하나의 목표를 향해 긴밀히 소통하고 협업해요.\n프로젝트 성격에 따라 연구자가 직접 문제 정의부터 실행까지 주도해요.\n각 연구자가 자신의 역량을 가장 효과적으로 발휘할 수 있는 환경에서 일해요.\n\n지원 자격\n컴퓨터 공학, 전자·기계공학, 수학, 물리 또는 기타 관련된 전공의 석사 이상의 학위를 소지하고 계신 분 (석사 학위 필수)\n석사 학위 취득 이후, 산업계에서 인공지능 프로젝트를 주도적으로 기획 및 수행한 경력이 1년 이상 있으신 분\n1B 이상 파라미터 규모의 LLM을 직접 학습해보신 분 (Pre-training, Continual Pre-training, Fine-tuning 중 1개 이상 포함)도메인 특화, 태스크 특화 등 목적에 맞게 모델을 Fine-tuning한 경험\n학습 데이터 구성, 하이퍼파라미터 설계, 성능 평가까지 직접 수행한 경험\n\n학습한 LLM을 실제 서비스/제품에 배포하고 운영해보신 분모델 서빙, 추론 최적화, 성능 및 비용 트레이드오프를 고려한 의사결정 경험\n\n기계 학습 관련 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 실무 경험이 있으신 분\nRAG(Graph DB, Sparse/Dense/Agentic Retrieval) 설계 및 구축 경험이 있으신 분\nPython 및 주요 데이터 분석/머신러닝 패키지, PyTorch 프레임워크 활용에 능숙하신 분\nGit 기반 협업 경험을 보유하신 분\n주도적으로 업무를 이끌고, 논리적인 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분\n지원일로부터 4개월 내 온보딩이 가능하신 분\n우대 사항\n관련 전공 박사 학위를 소지하신 분\nVision Language Model (비전 언어 모델) 관련 전문적인 지식 및 프로젝트 경험이 있으신 분 (Qwen-VL, Gemma3, InternVL 등 최신 LVLM 사용 또는 커스터마이징 경험)\n대규모 분산 학습 (DeepSpeed, FSDP, Megatron 등) 또는 모델 압축·Distillation 경험이 있으신 분\n기계 학습 관련 국제 Conference나 Journal에 논문을 출판한 경험이 있으신 분\n연구 프로젝트 기획부터 실행, 검증, 제품/서비스 전달까지 전체 과정을 매니징한 경험이 있으신 분\nB2B 인공지능 솔루션 스타트업 또는 관련 산업에서의 근무 경험이 있으신 분\n산업 안전, 스마트 시티, CCTV 관제 등 도메인 경험 또는 영상 분석 (Action Recognition, Video Understanding) 경험이 있으신 분\n지원서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요\n연구해오신 논문/프로젝트들에 대한 간략한 소개와 주요 성과에 대해 설명해주세요.\n해당 논문/프로젝트들에서 본인이 기여한 영역에 대해 명확히 기입해주세요.\n연구 프로젝트 진행 과정에서의 협업 경험에 대해 설명해주세요.연구 내용 공유 및 논의, git을 이용한 협업 등.\n\n공개하신 Github repository 가 있다면 공유해주세요.\n영입 프로세스\nStep 1. 지원서 접수\n후보자님의 기본 정보 및 업무 경험을 작성해 주세요.\n\n후보자님의 역량을 보여주는 파일이나 링크를 보내주셔도 좋아요.\n\n후보자님께서 작성한 소중한 지원서는 신중히 검토하여 연락 드리고 있어요.\n지원하신 모든 후보자님께 답변을 드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다!\n\nStep 2.전화 인터뷰\n\n후보자님께서 보내주신 지원서를 바탕으로 질의응답 방식의 인터뷰를 진행해요.\n\n약 15분 ~ 20분 소요돼요.\n\n전화 인터뷰 결과는 신중히 검토하여 연락 드리고 있어요.\n지원하신 모든 후보자님께 답변을 드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다!\n\nStep 3. 대면 인터뷰\nPT 발표와 질의응답 형식으로 진행해요.\n후보자님과 세이지가 서로에 대해 더 깊이 알아가는 시간이에요.\n경력과 실제 경험을 바탕으로 직무적 역량과 문제 해결 능력을 확인하고,\n가치관, 커뮤니케이션 스타일, 문제를 해결하는 방식 등 세이지의 조직 문화와 잘 맞는지도 함께 이야기 나누어요.\n\n인터뷰는 채용 상황과 직무에 따라 진행 방식과 시간이 달라질 수 있어요.\n대면 인터뷰 결과는 신중히 검토하여 다음 전형 진행 여부를 안내드리고 있어요.지원하신 모든 후보자님께 결과를 안내드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다!\n\nStep 4.처우 협의\n후보자님의 역량에 따라 처우를 협의해요.\n채용 확정은 오퍼레터 발송 후 처우 협의 완료를 기준으로 확정돼요.\n\n Step 5. 온보딩세로지니(새로 온보딩한 세이지니)가 된 여러분의 첫 출발을 맞이할 준비를 하고 있을게요!\n\n복지 및 혜택\n[업무에 몰입할 수 있는 환경을 제공해요]\n주 39시간, core time (10:30 ~ 15:30)을 준수하며 자유롭게 출퇴근해요.\n업무에만 집중하실 수 있도록 식대가 담긴 법인카드를 1인 1지급해요.\n세이지니 (세이지 구성원)의 업무 몰입을 위해 최신 소프트웨어와 하드웨어를 지원해 드려요.\n[세이지니의 성장을 응원해요]\n매년 세이지니 성장에 도움을 드릴 수 있도록 자기 계발비를 지원해요.\n공휴일이 없는 달에는 출근 대신 자기 계발을 하는 플러스 데이가 있어요.\n성과를 보여주는 세이지니에게는 충분한 보상을 드려요.\n논문 투고, 학회 참석 지원금, 전문가 활용, 강의 등 업무 관련 비용은 지원해 드려요.\n세이지니의 성장을 위해 다양한 주제로 사내 교육을 진행해요.\n세이지니의 업무 성장에 도움이 된다면 원하는 도서를 모두 구매해 드려요.\n공통 관심사가 있는 세이지니가 함께 성장할 수 있도록 동호회 비용을 지원해 드려요.\n[일하는 것만큼 잘 쉬는 것도 중요해요]\n수요일과 금요일에는 1시간 30분 동안 점심 식사를 해요.\n숙박, 여행, 레저, 공연 전시 등 휴가비를 지원해 드려요.\n장기근속자에게는 리프레시 휴가와 장기근속포상금을 지원해요.\n2년에 한 번 프리미엄 건강검진 비용을 지원해 드리고, 약정 휴일을 드려요.\n부득이하게 야근할 경우에는 야근 식대와 야근 택시를 지원해요.\n[좋은 날에는 함께 축하해요]\n결혼, 집들이, 졸업식 등 좋은 날에는 경조사비와 선물을 드려요.\n생일에는 약정 휴일을 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