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AI가 모든 영역에 깊숙이 들어올수록 선명해지는 질문이 있습니다.
"AI에게 회사의 데이터를 맡겨도 될까?"
"예상치 못한 상황이 발생한다면, 누가 책임질 수 있을까?"
이 질문에 답하지 못하는 기술은 리스크가 되고, 리스크는 결국 혁신의 발목을 잡는 불안이 됩니다.
AIM Intelligence는 그 불안을 '확신'으로, 리스크를 '기회'로 바꿉니다.
우리는 AI를 공격하고 방어하는 과정을 통해, 측정 불가능했던 취약점을 정량화하고 근본적으로 통제합니다.\
압도적인 속도로 증명합니다.
2024년 7월 창업.
Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft와 함께하고
삼성벤처투자, 미래에셋캐피탈, 포레스트파트너스, 스마일게이트인베스트먼트 등 업계 최고의 VC들이 총 100억여 원을 투자하며 우리의 비전에 동참한 이유는 명확합니다.
AI Safety의 기준을 만듭니다.
정해진 답이 없는 문제 앞에서 우리는 멈추지 않습니다.
우리가 내딛는 걸음이 산업의 기준이 되기에.
새로운 시대에서 스스로를 스스로 정의하는 사람들이 AIM에 모여 최고임을 증명하고 있습니다.
AIM과 함께 국내를 넘어 전 세계에서 새로운 시대를 개척하며 자신을 증명할 모든 Self-Innovator를 기다립니다.
#역량을 최우선으로 반영하여 업계 상위의 처우를 제공합니다.
· SFT·RL·Prompting·Representation Steering 등 다양한 기법을 조합하여 실험 설계·수행
· 제품 관점에서의 지속적인 성능 개선을 위한 완결된 실험 루프 구축
· 모델 행동 변화를 내부 표현 수준에서 추적하고 설명 가능한 평가 체계 구축
· 제품 로드맵 상 필요한 선제적인 원천 기술 확
· Python 고급 활용 능력 (연구용 코드·라이브러리 수준 구현)
· Hugging Face Transformers·PEFT 등 모델(LLM, VLM, etc) 학습 생태계 활용 경험
· RL, DPO 등 모델 정렬 기법 실험 경험
· AI/ML 모델의 안전성·신뢰성을 정량적 지표로 정의하고 개선한 경험
· 지표가 지속적으로 개선되는 실험 구조를 설계하고 운영한 경험
· CS·AI·ML 관련 학사 이상 학위 또는 이에 준하는 연구·개발 경험
• 소프트스킬
· 연구 결과가 제품에 연결되지 않으면 완성이 아니라고 생각하는 분
· 모델이 왜 그렇게 행동하는지 납득될 때까지 파고드는 분
· 실험 성공보다 재현 가능한 구조인지를 먼저 확인하는 분
"AI에게 회사의 데이터를 맡겨도 될까?"
"예상치 못한 상황이 발생한다면, 누가 책임질 수 있을까?"
이 질문에 답하지 못하는 기술은 리스크가 되고, 리스크는 결국 혁신의 발목을 잡는 불안이 됩니다.
AIM Intelligence는 그 불안을 '확신'으로, 리스크를 '기회'로 바꿉니다.
우리는 AI를 공격하고 방어하는 과정을 통해, 측정 불가능했던 취약점을 정량화하고 근본적으로 통제합니다.\
압도적인 속도로 증명합니다.
2024년 7월 창업.
Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft와 함께하고
삼성벤처투자, 미래에셋캐피탈, 포레스트파트너스, 스마일게이트인베스트먼트 등 업계 최고의 VC들이 총 100억여 원을 투자하며 우리의 비전에 동참한 이유는 명확합니다.
AI Safety의 기준을 만듭니다.
정해진 답이 없는 문제 앞에서 우리는 멈추지 않습니다.
우리가 내딛는 걸음이 산업의 기준이 되기에.
새로운 시대에서 스스로를 스스로 정의하는 사람들이 AIM에 모여 최고임을 증명하고 있습니다.
AIM과 함께 국내를 넘어 전 세계에서 새로운 시대를 개척하며 자신을 증명할 모든 Self-Innovator를 기다립니다.
#역량을 최우선으로 반영하여 업계 상위의 처우를 제공합니다.
주요업무
· AI 안전성·신뢰성을 정량적 지표로 정의하고 실질적으로 개선· SFT·RL·Prompting·Representation Steering 등 다양한 기법을 조합하여 실험 설계·수행
· 제품 관점에서의 지속적인 성능 개선을 위한 완결된 실험 루프 구축
· 모델 행동 변화를 내부 표현 수준에서 추적하고 설명 가능한 평가 체계 구축
· 제품 로드맵 상 필요한 선제적인 원천 기술 확
자격요건
• 하드스킬· Python 고급 활용 능력 (연구용 코드·라이브러리 수준 구현)
· Hugging Face Transformers·PEFT 등 모델(LLM, VLM, etc) 학습 생태계 활용 경험
· RL, DPO 등 모델 정렬 기법 실험 경험
· AI/ML 모델의 안전성·신뢰성을 정량적 지표로 정의하고 개선한 경험
· 지표가 지속적으로 개선되는 실험 구조를 설계하고 운영한 경험
· CS·AI·ML 관련 학사 이상 학위 또는 이에 준하는 연구·개발 경험
• 소프트스킬
· 연구 결과가 제품에 연결되지 않으면 완성이 아니라고 생각하는 분
· 모델이 왜 그렇게 행동하는지 납득될 때까지 파고드는 분
· 실험 성공보다 재현 가능한 구조인지를 먼저 확인하는 분
