#LG AI Research ?

지난해 12월 출범한 LG의 신생 연구조직으로,

LG 그룹의 난제 해결과 더 나은 삶을 위한 다양한 선행 주제들을 연구하는 LG 계열사입니다.

 

#LG AI Research는 이런 연구를 합니다.

LG AI Research는 LG 그룹 내의 회사들이 갖고있는 어려운 문제들을 해결하는 것을 미션으로 삼고있습니다.

Vision, Language, Data Intelligence 등의 분야에서 LG 화학, 디스플레이, 유플러스 등 다양한 회사와 협업합니다.

과제 해결 뿐만 아니라, 이홍락 CSAI (최고사이언티스트, 현 미시건 대학교 교수)가 이끄는 Fundamental Research 에서는

사용자의 더 즐겁고 더 편리한 삶을 위한 선행연구에도 박차를 가하고 있습니다.

 

#LG AI Research와 함께하실 분들 계신가요!

LG AI Research는 지난 5월 1,200억원 투자를 발표하며 초거대 비전/언어 모델 연구계획을 밝혔습니다.

현재는 120여명의 구성원들이 함께 앞으로 나아가고 있습니다만,

더 많은 연구자분들의 힘을 모아 더 큰 발걸음을 내딛고자 합니다.

정규직 뿐만 아니라 인턴십, 레지던시, 포닥 프로그램이 ‘상시’로 열려 있으며,

학위와 관계 없이 연구자로서의 ‘역량’ 중심의 인사제도(채용/보상/평가)를 운영합니다.

글로벌 최고의 연구환경에서, 현업 경험 풀장착한 훌륭한 동료들과 일하는 경험을 해보실 분들은, 언제든 careers@lgresearch.ai 로 CV를 보내주세요!

 

1. 조직 : [LG AI Research] Data Intelligence Lab
2. 모집분야 : Machine Learning/Deep Learning Researcher
3. 상세 내용 :
   
   1. 팀 소개 : Data Intelligence Lab은 최신 Deep learning/Machine Learning 알고리즘을 연구/개발하여 데이터 분석 및 예측 적확도를 높이며 그룹의 다양한 사업적 난제를 해결하고, 업무 효율화 및 생산성 향상, 제품 기능 개선을 목표로 합니다.
   2. 수행 업무 :
      
      1. 데이터 분석 및 예측을 위한 Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발
      2. 최신 Deep Learning/Machine Learning 알고리즘을 응용한 업무/R&D 효율화. 생산성 향상 및 제품/서비스 개선
      3. Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 선행 연구/개
      4. 관련 알고리즘: Anomaly/Novelty Detection, Prediction, Time-Series Forecasting, Variational AutoEncoder, Generative Adversarial Network, Reinforcement Learning, Explainable AI, Transfer Learning 등
      5. 주요 응용 분야: Predictive Maintenance, Demand Forecasting, Price Forecasting, Usage Forecasting, Planning Optimization, Operations Optimization, Recommendation, Intelligent Decision Making, Materials Informatics, Drug Discovery 등
   3. 지원 자격 :
      
      1. 자격 요건
         
         1. 관련 분야 석사 학위 또는 관련 업무 3년 이상 수행
         2. Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발 경험
         3. Keras, Tensorflow, PyTorch, Caffe 등 Machine Learning Framework 활용 능력
         4. Python, C/C++, Java 등 프로그래밍 언어 경험
      2. 우대 자격
         
         1. 관련 분야 박사 학위
         2. Machine Learning 논문 출판 또는 경진대회 입상 (예: ICML, NeurIPS, ICLR 등)
         3. Keras, Tensorflow, PyTorch, Caffe 등 Machine Learning Framework 숙련된 활용 능력
         4. Deep Learning/Machine Learning을 활용한 데이터 분석 및 예측 과제 수행 경력
   4. 전공 : 컴퓨터공학, 전자공학, 산업공학, 기계공학, 화학공학 등
4. 근무지 : SEOUL, USA, TORONTO
5. 전형 절차 : 서류심사 → 1차 직무 인터뷰(온라인) → 코딩테스트 → 최종 인터뷰(온사이트)
   * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.
6. 제출 방법 : 이력서(CV)를 Careers@lgresearch.ai로 보내주시면 검토 후 연락드리겠습니다.

 

1. 조직 : [LG AI Research] Vision Lab
2. 모집 분야 : Computer Vision Researcher
3. 상세 내용 :
   
   1. 팀 소개: Vision Lab은 인간의 눈을 뛰어넘는 시각 지능 기술을 통한 현실 및 가상 공간에서의 새로운 경험 창출을 목표로, LG그룹의 Business에 직접적인 도움이 되고, 미래 사업의 기반이 되는 기술 및 Application을 연구/개발합니다.
   2. 수행 업무 :
      
      1. Computer Vision/Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 선행 연구/개발
      2. 주요 연구 분야: Object Recognition, Facial Recognition, Visual Q&A, GAN-based Data Augmentation, Vision Inspection, Facial based Video Interview, Virtual Assistant based 3D Avatar, Scene Understanding
   3. 지원 자격 :
      
      1. 관련 분야 석사/박사 학위 소지
      2. Computer Vision/Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발 경험 보유
      3. Python, C/C++, Java 프로그래밍 언어의 숙련된 활용 능력
      4. Keras, Tensorflow, PyTorch 등 최신 Machine Learning 개발 환경에 숙련된 활용 능력
      5. AI관련 top-tier 논문 출판 또는 경진대회 입상자 우대 (예: CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR 등)
   4. 전공 : 컴퓨터공학, 전산학, 전자공학, 산업공학
4. 근무지 : SEOUL, USA, TORONTO
5. 전형 절차 : 서류심사 → 1차 직무 인터뷰(온라인) → 코딩테스트 → 최종 인터뷰(온사이트)
   * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.
6. 제출 방법 : 이력서(CV)를 Careers@lgresearch.ai로 보내주시면 검토 후 연락드리겠습니다.

 

1. 조직 : [LG AI Research] Language Lab
2. 모집 분야 : NLP/Chatbot Researcher
3. 상세 내용 :
   
   1. 팀 소개 : Language Lab은 자연어 처리 분야의 기술적 난제 해결을 위한 핵심 선행기술을 연구하며Learning-by-Reading AI 확보를 통한 챗봇 등 Language 분야 서비스 혁신 이라는 비전을 가지고 있습니다.
   2. 수행 업무 :
      
      1. 대용량 언어모델(BERT, GPT 등) 알고리즘 및 최적화 연구개발
      2. Machine Reading Comprehension 및 Q&A 기술 연구개발
      3. 대용량 Text Analytics 연구개발(개체명, 키워드, 토픽, 관계, 유형 분석 및 요약 등)
      4. 딥러닝 기반 대화 및 생성 모델 연구개발(NLU, 대화모델, NLG 등)
   3. 지원 자격 :
      
      1. 해당 분야 박사 졸업 혹은 이에 준하는 전문 경력 필요
      2. 최신 딥러닝 자연어처리 기술에 대한 이해와 코드 구현 능력 (Tensorflow 등)
      3. AI 연구 실적 (AI관련 Top-tier 학회 논문 등), 오픈소스 활동 우대
   4. 전공 : 컴퓨터공학, 전산학, 전자공학, 상업공학
4. 근무지 : SEOUL, USA, TORONTO
5. 전형 절차 : 서류심사 → 1차 직무 인터뷰(온라인) → 코딩테스트 → 최종 인터뷰(온사이트)
   * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.
6. 제출 방법 : 이력서(CV)를 Careers@lgresearch.ai로 보내주시면 검토 후 연락드리겠습니다.

 

1. 조직 : [LG AI Research] Fundamental Research Lab
2. 모집 분야 : Materials Discovery
3. 상세 내용 :
   
   1. 팀 소개 : Fundamental Research Lab은 AI분야의 근원난제 해결 기술을 선행 연구개발 합니다. 이를 위해 현행 딥러닝의 한계를 넘어서는 최신 AI기술 연구에 집중하고 있습니다. LG 전 계열사 및 세계 유수 기관과의 열린 협업체계를 구축하고 있습니다.
   2. 수행 업무 :
      
      1. 소재 물성 예측 및 설계를 위한 Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발
         
         1. 주요 연구 분야 : Material / Bio / Chemo Informatics, Graph Neural Net, Prediction,
            Optimization, Generation, Explainable AI, Uncertainty Estimation,
            Bayesian Neural Net, Causal Learning, Imbalanced Learning
         2. 주요 응용 분야: 신약 개발, 배터리/OLED 소재, 고분자, 촉매 개발
   3. 지원 자격 :
      
      1. 관련 분야 석사 또는 박사 학위 소지
      2. Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발 경험 보유
      3. DFT 과제 수행, Deep Learning/Machine Learning을 활용한 소재 물성 예측/최적화,
         구조 생성 과제 수행 경력 (우대)
      4. Keras, Tensorflow, PyTorch, Caffe 등 Machine Learning Framework 활용 능력 (우대)
   4. 전공 : 재료공학, 화학공학, 생명공학, 물리학, 화학, 생물학, 컴퓨터공학, 전산학, 전자공학, 산업공학, 기계공학
4. 근무지 : SEOUL, USA, TORONTO
5. 전형 절차 : 서류심사 → 1차 직무 인터뷰(온라인) → 코딩테스트 → 최종 인터뷰(온사이트)
   * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.
6. 제출 방법 : 이력서(CV)를 Careers@lgresearch.ai로 보내주시면 검토 후 연락드리겠습니다.

 

1. 조직 : [LG AI Research] Fundamental Research Lab
2. 모집 분야 : Research Scientist (Machine Learning / Deep Learning)
3. 상세 내용 :
   
   1. 팀 소개 : Fundamental Research Lab은 AI분야의 근원난제 해결 기술을 선행 연구개발 합니다. 이를 위해 현행 딥러닝의 한계를 넘어서는 최신 AI기술 연구에 집중하고 있습니다. LG 전 계열사 및 세계 유수 기관과의 열린 협업체계를 구축하고 있습니다.
   2. 수행 업무 :
      
      1. 현 AI 분야 SOTA 기술의 한계를 극복하는 Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 선행 연구/개발
         
         1. 주요 연구 분야 : Continual learning, Active learning, Transfer learning, Representation learning, Generative models, Reinforcement learning, Explainable AI, Graph Neural Networks, Sequence Learning, Auto ML 등
      2. 선정된 우수 연구성과에 대한 탑티어 학회 및 세미나 논문 발표
      3. 선진 대학 및 연구기관과의 AI 공동연구 수행
   3. 지원 자격 :
      
      1. [최소 지원자격]
         
         1. AI 분야 석사 학위 이상
         2. ML/DL 기반 문제 해결 및 신규 알고리즘 디자인 능력
         3. 자기 주도적 연구 리딩 능력 (e.g., 연구 주제 발굴 및 수행/완결 능력)
         4. PyTorch, Tensorflow, Keras 등 ML/DL Framework 기반의 능숙한 개발역량
      2. [우대 사항]
         
         1. AI 분야 박사 학위 또는 선진 기업 / 연구기관에서의 연구개발 경험
         2. AI 관련 Top-Tier 학회/저널 논문의 저자 (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP, KDD, AAAI, IJCAI, JMLR, PAMI, TACL 등)
         3. 높은 임팩트의 AI 연구 실적 (예시: h-index 등 피인용 지수, 탑티어 학회/저널에서의 award/recognition 등)
         4. AI 벤치마크 SOTA 성능 기록 또는 새로운 ML/DL Architecture 및 알고리즘/방법론의 설계/구현/상용화 경험
         5. Global AI Competition 또는 Challenge에서의 수상 기록
         6. AI 관련 유명 오픈소스의 주요 컨트리뷰터 활동
   4. 전공 : 컴퓨터공학, 전산학, 전자공학 등 AI 관련 전공
4. 근무지 : SEOUL, USA, TORONTO
5. 전형 절차 : 서류심사 → 1차 직무 인터뷰(온라인) → 코딩테스트 → 최종 인터뷰(온사이트)
   * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.
6. 제출 방법 : 이력서(CV)를 Careers@lgresearch.ai로 보내주시면 검토 후 연락드리겠습니다.

 

1. 조직 : [LG AI Research] Language Lab
2. 모집 분야 : STT(Speech-To-Text)/TTS(Text-To-Speech) Researcher
3. 상세 내용 :
   
   1. 팀 소개 : Language Lab은 음성 및 언어처리 분야의 기술적 난제 해결을 위한 핵심 선행기술을 연구하며
      Learning-by-Reading AI 확보를 통한 LG 그룹차원의 챗봇, 음성 에이전트 등 Language 분야 서비스 혁신 이라는 비전을 가지고 있습니다.
   2. 수행 업무 : 딥러닝 기반 STT/TTS 알고리즘 및 최적화 연구개발
      
      1. Acoustic/Language Model 개발
      2. Decoder 개발 및 최적화
      3. End-To-End STT/TTS 알고리즘 개발
   3. 지원 자격 :
      
      1. 해당 분야 박사 졸업 혹은 이에 준하는 전문 경력 필요
      2. 최신 딥러닝 STT/TTS 기술에 대한 이해와 코드 구현 능력 (Tensorflow 등)
      3. AI 연구 실적 (AI관련 Top-tier 학회 논문 등), 오픈소스 활동 우대
   4. 전공 : 컴퓨터공학, 전산학, 전자공학, 상업공학
4. 근무지 : SEOUL, USA, TORONTO
5. 전형 절차 : 서류심사 → 1차 직무 인터뷰(온라인) → 코딩테스트 → 최종 인터뷰(온사이트)
   * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.
6. 제출 방법 : 이력서(CV)를 Careers@lgresearch.ai로 보내주시면 검토 후 연락드리겠습니다.