LLM Engineer (Data Generation) (경력·정규직)

• Research 및 Model Training 팀과 협업하여 모델의 성능 병목, Failure Case, 학습 목표를 분석하고 데이터 요구사항을 정의합니다.
• Instruction Data, Preference Data, Reasoning Data, Domain-specific Data 등 목적에 맞는 학습 데이터를 설계·생성·정제합니다.
• 생성된 데이터가 모델 성능에 미치는 영향을 실험적으로 분석하고, 결과를 바탕으로 데이터 생성 전략을 반복적으로 개선합니다.
• Synthetic Data를 포함한 학습 데이터 생성 자동화 파이프라인을 설계하고 운영합니다.
• 대규모 데이터 생성 Workflow를 구축하여 안정적이고 효율적인 데이터 생산 환경을 제공합니다.
• 생성 비용, 처리 속도 및 품질을 고려한 Pipeline을 지속적으로 최적화합니다.
• 데이터의 품질과 학습 효과를 정량적·정성적으로 평가하는 기준을 정의합니다.
• LLM-as-a-Judge, Rule-based Validation, Human Feedback 등을 활용하여 데이터 품질을 검증합니다.
• 데이터 품질 개선을 위한 Iterative Generation 및 Filtering 전략을 개발합니다.