[네이버] 플레이스 장소 추천 (LLM/ML) 모델 리서치 체험형 인턴

[네이버] 플레이스 장소 추천 (LLM/ML) 모델 리서치 체험형 인턴

[담당 업무]

- LLM 기반 User Persona 모델링 및 평가 : 유저의 행동 이력과 리뷰 데이터를 기반으로, LLM을 활용해 정교한 User Persona를 추출하고 이를 검증하는 모델을 연구/개발

- LLM 기반 페르소나 추출 : Unstructured Data(리뷰, 텍스트 등)에서 유저의 취향과 성향을 구조화된 형태로 추출하는 프롬프트 엔지니어링 및 Fine-tuning 수행

- Persona Quality Judgement : 추출된 페르소나의 정확도와 적합성을 평가할 수 있는 LLM-as-a-Judge 파이프라인 또는 평가 메트릭 설계

- 추천 ML 모델 리서치 및 개발 : 다양한 추천 item candidates 중 유저가 가장 좋아할 만한 컨텐츠의 최종 노출 순서를 결정하는 랭킹 모델을 고도화

- Exploration&Exploitation : 신규 컨텐츠나 유저에게 적절한 탐색 기회를 제공하기 위한 MAB(Multi-Armed Bandit) 알고리즘 리서치

[요구 조건]

• 컴퓨터 공학, 인공지능, 통계학 등 관련 전공 이수하신 분 (재학생 및 졸업예정자 포함)

• Python을 능숙하게 다루며 PyTorch, TensorFlow 등 1개 이상의 ML 프레임워크 사용 경험이 있으신 분

• SQL을 활용한 데이터 추출 및 지표 분석 능력을 갖추신 분

• 추천 관련 AI/ML 논문을 읽고 핵심 아이디어를 파악할 수 있으신 분

[전형절차]

- 서류 전형 > 코딩테스트 > 직무 인터뷰 > 인턴십 합격 > 인턴십 수행(약 2개월)

※ 전형절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있으며, 전형별 결과에 따라 절차가 추가될 수 있습니다.