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리서치 엔지니어, 강화학습 (Research Engineer (Reinforcement Learning))
장기 대화와 도구 사용을 견디는 후학습 환경, 검증기, 데이터 파이프라인, 실험과 배포를 만드는 리서치 엔지니어 역할입니다.
개발/데이터전세계원격
주요 업무
모델이 학습할 환경과 검증기를 만들고, 합성 데이터 파이프라인을 생성부터 품질 게이트까지 운영합니다. 학습 실험을 끝까지 수행하고, 무엇이 모델을 바꿨는지 설명합니다. 평가 체계를 만들고, 베이스 모델을 선택·조정해 음성 및 텍스트 에이전트에 맞게 생산 배포합니다.
지원 조건
강한 Python 엔지니어링 역량이 필요합니다. 원시 데이터에서 생산 배포까지 모델을 다뤄 본 경험, 데이터의 범위·다양성·누출을 중시하는 태도, GPU 사용 경험과 한계 이해, 협업 능력이 요구됩니다. 후학습, 파인튜닝, 보상 설계, 강화학습 또는 관련 프레임워크 경험이 있으면 우대됩니다.
확인할 점
음성뿐 아니라 텍스트 채널도 다루는 장기 맥락 문제를 해결해야 하므로 연구와 시스템 두 측면 모두 중요합니다. 세부 기술 스택과 우대 조건은 원문 확인 필요입니다.