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Research Engineer

엘박스는 어떻게 일을 하나요?

무슨 일을 하나요?

최신 AI 기술(NLP, ML)을 활용하여 엘박스 AI 모듈을 개발하고 성능을 개선합니다.
법률 데이터를 분석 하여 엘박스 AI 모듈의 도메인을 확장합니다.
배포된 모델의 성능 평가 및 결과 해석을 위한 분석 도구를 개발합니다.
연구 성과를 top-tier AI 컨퍼런스에 발표합니다.

엘박스의 연구 주제

End-to-end Information Extraction
Legal Information Retrieval
Legal Text Generation
Large Legal Language Model

이런 능력을 가진 분과 함께 하고 싶어요

주도적으로 일할 수 있는 분
딥러닝을 활용한 NLP에 대한 기초지식이 탄탄한 분
머신러닝/딥러닝 라이브러리를 활용한 모델링 경험이 있는 분 (PyTorch / Tensorflow / Keras / Scikit-learn 등)
Git을 활용한 코드 관리 경험이 있는 분

기술 스택

PyTorch, PyTorch Lightning, BentoML
AWS(ECS, EKS, Lambda 등), GCP
Airflow
EKS 기반의 Kubernetes, ArgoCD, Helm, Docker
Github / Jenkins
엘박스 기술블로그 살펴보기 (클릭)

이런 문화를 가진 분과 함께 하고 싶어요

팀 플레이어로서 동료들과 업무적인 도움을 주고 받는 데에 편안한 분
토론 과정에서 본인의 생각과 다른 의견이 제시되더라도 열린 마음으로 논의를 이어갈 수 있는 분
이미 알고 있는 문제의 정답을 맞추는 것보다 새로운 문제의 해답을 찾아가는 데에 열정을 가지고 계신 분
전문가로서의 성장에 대한 열정과 자신감을 가지고 계신 분
초기 스타트업의 속도감과 역동성을 즐길 수 있는 분
백엔드 개발에 대한 이해가 있는 분

이런 경험 중 하나라도 갖고 계시면 더 좋습니다.

우대사항이자 팀에서 지향하고 있는 방향성이기도 합니다.
머신러닝 기술을 상용 서비스에 적용해 본 경험이 있는 분
머신러닝/딥러닝 논문을 보고 이해하며 구현해 본 경험이 있는 분
최신 딥러닝 논문을 계속 팔로우하고 있는 분
Top-tier AI 컨퍼런스 출판 기록 및 논문 게재 경험 (예: AAAI, ACL, NAACL, EMNLP 등)

이렇게 지원해주세요!

'엘박스 지원하기' 를 통해 자유형식의 이력서 및 경력기술서 또는 자신을 드러낼 수 있는 파일이나, Github, 링크드인 프로필, 개인페이지(블로그, 노션 등)를 자유롭게 업로드 해주세요!

엘박스팀 합류 여정

지원하기 → 서류 전형 → 1차 인터뷰(onsite) → 2차 인터뷰(onsite) → 레퍼런스 체크 → 최종 합격 및 처우 협의

 엘박스 다큐멘터리

엘박스 다큐멘터리ㅣThe Beginning

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채용 문의 : recruit@lbox.kr