# CLOVA 언어 모델 연구 및 대화 시스템 개발 **CLOVA 언어 모델 연구 및 대화 시스템 개발** **이런 일을 맡고 있어요** '대화'의 가치에 주목하고 자연어 관련 다양한 어플리케이션을 개발/서비스하고 있습니다. 주요 서비스는 한국어/일본어 클로바 챗, 서드파티 사용자들을 위한 챗봇 빌더, AiCall/HappyCall 등 클로바 AI 고객센터 솔루션 등이 있습니다.기계가 인간과 자연스러운 대화를 할 수 있는 데까지는 아직 풀리지 않은 문제가 많고 할 일도 산더미 같습니다. 어려운 문제에 도전하시는 걸 즐기시는 분, GPT-3 이상의 초대형 언어 모델을 학습해 보고 싶으신 분, 팀원들과 토론하고 아이디어를 발전시켜 나가는 걸 좋아하시는 분 그리고 **HyperCLOVA**를 저희와 함께 만들어 가실 들은 주저 말고 문을 두드리세요! **입사하게 되면 담당할 업무입니다** * 초대형 언어 모델 연구 및 이를 위한 기계학습 프레임워크 구현 * 대화 모델을 위한 다양한 NLP 기술 및 딥러닝 모델 개발 * 목적 지향 대화 시스템(Task-Oriented Dialogue System) 연구 및 개발 * 질문답변(Question Answering), 문장 생성, 유사 문장 군집화(Clustering) 등 다양한 자연어 처리 연구 과제 수행 * 대화 데이터를 위한 Domain Adaptation / Semi-supervised Learning / Adversarial Training 에 대한 연구 및 개발 * 딥러닝 모델의 최적화, 경량화 연구 및 개발 * 텍스트, 이미지, 음성 등 멀티모달 입력에 대한 기계학습 모델 구축 및 서비스 적용 **필요조건: 업무를 수행하기 위해 필요한 자격 요건입니다** * Computer Science, Machine Learning, 수학/통계 관련 전공 석사 이상 학위 보유자 또는 이에 준하는 관련 프로젝트 경험 보유자 * Python 및 딥러닝 프레임워크 (PyTorch, Tensorflow) 개발 역량 * 새로운 기술이나 업무에 대한 도전 정신 * 연구/개발에 대한 지속적인 관심 * 개인 역량 성장을 즐기는 태도 * 글로벌 시장에 대한 도전 의식 **우대사항: 추가로 보유하고 있다면 좋을 스킬셋이나 경험입니다** * 자연어 처리 어플리케이션 혹은 언어/대화모델 개발 경험 * 텍스트, 음성 및 이미지 등을 활용한 멀티모달 모델 개발 경험 * 대형 딥러닝 모델 최적화, 분산 학습 개발 경험 (DeepSpeed, TensorRT 등) * CUDA 프로그래밍 및 슈퍼 컴퓨팅 개발 경험 * ML 관련 주요 학회 및 저널 Publication 실적 (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, CVPR, ICCV, AAAI, IJCAI, KDD 등) * AI 관련 Challenge 및 경진대회 수상 이력 * Scala, Spark 등의 대용량 데이터 처리 경험 참고사항: [NAVER AI NOW (HyperCLOVA의 시작)](https://tv.naver.com/ainow) --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://naver-career.gitbook.io/kr/service/clova/conversation.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.