직무 소개
최첨단 AI 연구소의 모델을 학습시키고 평가하는 데 사용되는 응용 머신러닝 작업의 품질, 정확성 및 방법론적 엄밀성을 평가합니다. 실험 설계, 모델 선택 추론, 평가 방법론을 평가하고, 명확한 루브릭 기반의 서면 피드백을 제공하게 됩니다.
기본 자격 요건
- 응용/실험 ML(실험 설계, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 평가 방법론) 분야의 3년 이상의 실무 경험
- 데이터 품질 엄밀성(데이터 누수 탐지, 지표 조작, 학습/테스트/교차 검증 위생)에 대한 깊은 이해
- 표준 ML 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost) 숙련도
- 증거에 비추어 ML 주장을 비판적으로 검토하고 결과를 재현할 수 있는 능력
우대 사항
- 대회/벤치마크 경험(예: Kaggle)
- 응용 ML 분야의 대학원 연구 또는 논문 게재 실적
- 작업 채점 또는 동료 평가 경력
참고: 이 역할은 응용/실험 ML의 엄밀성을 평가하는 역할이며, LLM 애플리케이션 개발이나 MLOps 역할이 아닙니다.