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팀 소개 Data Intelligence Lab은 최신 Deep Learning 알고리즘을 연구/개발하여 고도화 된 데이터 분석 및 예측과 복잡한 데이터의 최적화를 수행합니다. 이를 통해 산업에 적용할 수 있는 실용적 기술을 통해 그룹의 다양한 사업적 난제를 해결하고, 업무 효율화 및 생산성 향상, 제품 기능 개선을 추진합니다. Tabular data는 제조, 금융, 의료, 물류 등 대부분의 산업에서 핵심적으로 사용되지만, 이미지·텍스트 영역에 비해 foundation model의 표준적인 구조나 활용 방식은 아직 정립되어 있지 않습니다.OO Tech Cell은 자체 Tabular Foundation Model을 연구·개발하며, 다양한 산업 데이터에서 잘 일반화되고, 설명 가능하며, 실제 제품으로 확장 가능한 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 저희와 함께하게 된다면, 모델 구조를 이해하고 개선하며, 실제 사용 환경에서 필요한 연구 문제를 정의하고 검증하는 Applied Researcher로서 역할하고 성장하실 수 있습니다.    수행 업무 Tabular Foundation Model의 구조·학습 방식·추론 메커니즘을 분석하고 개선 다양한 tabular dataset에서 성능을 평가하고 failure case를 분석해 개선 가설 도출 (accuracy뿐 아니라 calibration·robustness·uncertainty·latency·memory 함께 고려) Explainability / interpretability 기능 연구 (feature importance, local / global / cohort 설명, SHAP 계열) LLM·멀티모달과 tabular model을 결합하는 방식 연구 (자연어 질의, 예측 결과 요약, explanation-to-report, agent workflow 연동) 연구 결과를 실험·기술 문서·논문·제품 요구사항 형태로 정리하고, 엔지니어링팀과 협업해 실제 API / 제품에 반영 지원자격 관련 분야 석사 학위 취득 후 2년 이상의 실무 경험 또는 관련 분야 박사 학위 소지자 딥러닝 모델 구조를 이해하고 개선 방향을 제안할 수 있는 역량을 보유하신 분 Transformer, attention, representation learning, self-supervised learning에 대한 이해를 보유하신 분 PyTorch 기반 연구 코드를 읽고 실험을 설계·수정·확장·구현할 수 있는 역량을 보유하신 분  Tabular data 또는 structured data 문제에 대한 관심과 이해를 보유하신 분  실험 결과와 failure case를 분석해 다음 연구 가설로 연결할 수 있는 역량을 보유하신 분 논문·기술 문서·오픈소스 구현체를 빠르게 읽고 핵심 아이디어를 파악할 수 있는 역량을 보유하신 분   우대사항 Tabular learning, AutoML, TabPFN, in-context learning 관련 연구 또는 구현 경험 Foundation model, meta-learning, few-shot learning, representation learning 연구 경험 Explainable AI 또는 interpretable ML 연구 경험 LLM·멀티모달 model과 tabular data를 결합한 연구 또는 PoC 경험 관련 논문 작성, 학회 제출 경험 모델 서빙·API화·MLOps에 대한 기본적인 이해 전공 인공지능, 컴퓨터공학, 전자공학, 전기공학 등 전형절차 서류심사 → 코딩테스트&LG Way Fit Test(인성검사) → 기술 인터뷰(온라인) → 최종 인터뷰(오프라인) * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.   현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다. 지원시 문제가 있을 경우 [email protected] 로 문의 부탁드립니다.