
(인재풀) Research Scientist Internship - Computer Vision
해당 채용 공고는 석박사를 대상으로 하는 'Research Intern 인재풀' 등록 공고입니다.
아래 5개 분야에 대해 인재풀을 모집 중이며, 본인에게 적합한 분야가 있다고 생각하신다면 지원해 주세요.
등록하신 지원서는 주기적인 검토가 진행되며, 연구분야별 포지션이 오픈 될 경우 적합한 대상자에게 개별 연락 드릴 예정입니다.
(*별도의 결과 안내는 드리지 않으니 참고 부탁드립니다.)
팀 소개
Physical Intelligence Lab은 인간의 눈을 뛰어넘는 시각 지능 기술을 연구·개발하며, 현실과 가상 공간에서 새로운 경험을 만들어 내는 것을 목표로 합니다.
단순히 ‘사물을 본다’를 넘어, 세계를 이해하고 사람을 연결하는 AI의 눈을 만드는 것이 우리의 비전입니다.
Physical Intelligence Lab의 연구 범위는 컴퓨터 비전 전반에 걸쳐 있습니다.
이미지·영상 인식, 객체 탐지, 멀티모달 학습, 3D 이해를 비롯해 비전검사, Document AI, Robotics 등 다양한 응용 분야로 기술을 확장하고 있습니다.
이를 통해 LG 그룹의 다양한 사업 영역에 적용 가능한 핵심 비전 기술과 서비스 기반을 마련하고, 나아가 미래 산업을 선도할 혁신적인 Application 개발에 기여하고 있습니다.
Physical Intelligence Lab의 연구원들은 “눈으로 세상을 새롭게 해석한다”는 철학 아래, 대규모 데이터와 최첨단 AI 모델을 활용해 현실의 복잡한 문제 해결에 도전합니다.
또한 글로벌 학계·산업과의 협업을 통해 최신 연구를 빠르게 흡수하고, 이를 실제 제품과 서비스로 이어가며 연구와 비즈니스의 선순환을 만들어가고 있습니다.
AI의 눈으로 미래를 열어갈 우리의 여정에 동참하실 분을 기다립니다.
연구 분야
1. Neural combinatorial optimization (NCO) 연구
- 수리최적화, 탐색 알고리즘 등의 전통적인 문제 해결 방법에 기계학습을 접목하여 효율성 및 확장성을 개선하는 연구 수행
- AI기반 최적화 해법을 고객의 사용성 관점메서 개발하고, 지속 사용 가능한 제품 및 플랫폼으로 고도화
2. 정형데이터 기반 모델 연구
- Tabular Deep Learning 알고리즘 개발을 통한 생산성 향상, 제품 개선, 제조 프로세스 혁신 등 AI 기술 응용
3. SOTA 시계열 아키텍처 및 Dynamics 연구
- iTransformer, TimeMixer, PatchTST 등 최신 아키텍처의 구조적 특성을 분석하고, 이를 수요예측 시뮬레이터의 Backbone으로 고도화
- Mamba, S-Mamba 등 State Space Model(SSM) 기반의 효율적인 장기 시계열 처리(Long-term Dependency) 기술 연구 및 시뮬레이터 적용
- 개입 변수(Treatment)에 따른 인과 효과(Causal Effect)를 추정하고, 반사실적(Counterfactual) 시나리오를 생성하는 모듈 개발
지원자격
- 관련 분야 석사/박사 재학 및 휴학생
- Computer Vision/Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발 경험 보유
- Python, C/C++, Java 프로그래밍 언어의 숙련된 활용 능력
- PyTorch, Keras, Tensorflow 등 최신 Machine Learning 개발 환경에 숙련된 활용 능력
- AI관련 top-tier 논문 출판 또는 경진대회 입상자 우대 (예: CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR 등)
전공
- 컴퓨터공학, 전산학, 전자공학, 산업공학
전형절차
- 서류심사 → 코딩테스트&LG Way Fit Test(인성검사) → 기술면접(온라인)
* 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.
현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.
지원시 문제가 있을 경우 careers@lgresearch.ai 로 문의 부탁드립니다.
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