플레이스 검색 개인화 추천 모델 경량화 리서치 체험형 인턴

Who We Are 사용자 위치/취향에 기반한 개인화된 장소 추천 서비스를 개발/운영해 플레이스 서비스의 현재를 진단하고 미래를 예측합니다. 방대한 사용자 행동/장소 데이터 (블로그 및 방문자리뷰/클릭/저장/예약/검색 등)를 통해 끊임없이 진화하는 추천 시스템을 개발합니다. 데이터를 핵심 성장 동력으로, 네이버 검색/지도 등 다양한 지면에서 가장 적합한 장소를 찾을 수 있는 사용자 경험을 극대화합니다. (1) 플레이스 검색 개인화 : 검색한 지역의 context와 유저의 이력을 이해한 개인화된 검색 결과 제공 (2) 여행코스 추천 : 제주도 여행코스 등 연결된 POI에 대한 추출, 코스 제목 및 추천 이유 생성 (3) 해외 여행 테마 : 해외 도시의 특색있는 테마 생성 및 테마에 적합한 POI Retrieval (4) 지도앱 개인화 컨텐츠 : 유저가 좋아할만한 동영상/이미지 리뷰 추천 [참고 자료] [DAN24] 사용자 경험을 극대화하는 AI 기반 장소 추천 시스템↗ [DAN25] 데이터 속 숨은 트렌드, LLM이 답하다 : 랭킹 기반 플레이스 트렌드 분석 시스템↗ What You'll Do 1. LLM 추론 경량화 연구 (Knowledge Distillation · Quantization) : Teacher LLM 대비 추론 속도 3배 이상 향상을 목표로 합니다. : Teacher LLM → Student sLLM Knowledge Distillation 및 Quantization 기법을 연구하고, : 오프라인 실험을 통해 Latency-품질 목표 달성 가능성을 검증합니다. •Teacher-Student(KD) 설계 및 학습 •: Teacher LLM의 유저 페르소나 출력을 학습 데이터로 활용하여 Student sLLM을 Fine-tuning하고, •: Teacher 대비 품질 저하 수준을 측정 •Quantization · Pruning 실험 •: INT8/FP16 양자화 및 가지치기 기법을 적용하여 추론 속도를 개선하고, 서비스 SLA(Latency 목표치) 충족 여부를 측정 2. 경량화 모델 품질 자동 평가 (LLM-as-a-Judge) : 경량화 전·후 유저 피처 품질을 자동으로 비교 평가하는 파이프라인을 구축하고, 서비스 수용 가능한 품질 저하 임계값을 정의합니다. •경량 랭킹 모델 오프라인 성능 검증 •: 경량화된 LLM-as-a-Reranker의 추론 속도(Teacher 대비 3배 이상 향상 목표)와 •: 추천 품질(오프라인 CTR 지표)을 베이스라인과 비교하여 Latency-품질 trade-off를 분석 •오프라인 성능 검증 파이프라인 •: 경량화 전·후 모델의 CTR 등 서비스 지표를 비교하는 오프라인 평가 체계를 설계 •End-to-End Latency 프로파일링 •: 추론 파이프라인 전체의 Latency를 측정하고, 서비스 병목 구간을 파악하여 최적화 방안을 도출 Required Skill •컴퓨터 공학, 인공지능, 통계학 등 관련 전공 학부 3학년 이상의 학습 경험이 있으신 분 •Python을 능숙하게 다루며 PyTorch, TensorFlow 등 1개 이상의 ML 프레임워크 사용 경험이 있으신 분 •추천 관련 AI/ML 논문을 읽고 핵심 아이디어를 파악할 수 있으신 분 Preferred Skill •[LLM] LangChain, HuggingFace 등을 활용하여 LLM 애플리케이션을 구축해본 경험이 있으신 분 •[RecSys] 추천 시스템 관련 프로젝트 경험이 있으신 분 •[Research] AI/ML 관련 탑티어 학회(NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, RecSys, ACL 등) 논문 게재 경험이 있으신 분 전형절차 및 기타사항  1전형절차 서류 전형 > 코딩테스트 > 직무 인터뷰 > 인턴십 합격 > 인턴십 수행 (8주) ※ 전형절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있으며, 전형별 결과에 따라 절차가 추가될 수 있습니다. 2기타사항 지원서 접수 마감 : 2026.04.14(화) 10:00 서류 전형: 4월 3주차 ~ 4월 4주차 중(코딩테스트 예상 일정 : 4/23(목)~4/26(일)) 직무 인터뷰 : 5월 1주차 중 합격자 발표 : 5월 2주차 중 인턴십 수행 : 2026.05.18(월) ~ 2026.07.10(금) (8주) (* 운영 상황에 따라 일정 변동 가능성 있음) 체험형 인턴십 실습 조건은 주 5일 Full-Time(10-19시) / 1일 8시간입니다. 인턴십 기간은 2026년 05월 ~ 2026년 07월로, 해당 기간에 실습 가능하신 분만 지원 바랍니다. (*운영 상황에 따라 일정 변동 가능성 있음) 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장 될 수 있습니다. 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다. 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다. 지원서 접수 후 전형별 결과는 지원서에 기재된 이메일, 문자(SMS) 및 NAVER Careers(My Page) 메세지함을 통해 안내되니, 전형 기간 동안 해당 채널을 수시로 확인해 주시기 바랍니다. 특히 이메일은 수신 오류가 발생할 수 있으니, 지원서에 기재된 이메일 주소, 스팸함 분류, 메일함 용량 초과 여부를 반드시 확인해 주시기 바랍니다. 입사 확정 이후라도 국제 제재(Sanction) 대상자 또는 관련자로 확인될 경우, OFAC 규정 등 관련 법규에 따라 고용계약 체결이 제한될 수 있음을 안내드립니다. Please be advised that even after an employment offer is finalized, your employment contract may be restricted under applicable laws and regulations, including OFAC rules, if you are identified as a sanctioned individual or as being associated with any sanctioned entity.