| 소개
퍼스트해빗은 CHALK AI를 통해 교육과 학생 커뮤니케이션을 새롭게 정의하고 있습니다.
우리는 학생의 특성과 사고를 반영한 개인화 학습 AI 시스템을 개발하고 있습니다.
Cognitive AI Lab에서는 단순히 모델의 성능을 개선하는 것을 넘어,
- User와의 대화와 경험을 단순 텍스트가 아닌 구조화된 memory로 표현하는 문제
- Long-term history에서 분산된 정보를 선택·조합하여 하나의 맥락으로 구성하는 문제
- 시간이 지남에 따라 memory 구조를 재구성하고 최적화하는 문제
- 이러한 방법론을 정량적으로 평가하고 검증하는 문제
를 중심으로, Memory-Centric AI 시스템의 설계와 평가 방법론을 연구하고 있습니다.
| 합류하면 담당할 업무예요
이 포지션은 AI가 Memory를 구조적으로 표현하고, 질문에 따라 관련 Memory를 선택·조합하여 맥락을 구성할 수 있도록 Memory 중심 AI 시스템을 설계하는 연구 역할입니다.
구체적으로는 다음과 같은 업무를 수행합니다:
- 대화 history를 구조화된 memory(ontology / graph)로 표현하는 방법 설계
- 분산된 memory fragment를 선택·조합하여 context를 구성하는 구조 설계
- Memory 구조가 시간에 따라 재구성되는 메커니즘 연구
- 복잡한 대화 history에서 맥락을 이해해야만 풀 수 있는 benchmark 설계 및 검증
- 연구 결과를 실제 서비스에 적용 가능한 구조로 발전시키고 실험을 통해 검증
| 이런 분과 함께 하고 싶어요
- AI / CS 관련 전공 또는 이에 준하는 경험을 바탕으로, Python 기반 연구 및 실험이 가능하신 분
- 복잡한 문제를 구조화하고 모델링할 수 있으며, 추상적인 개념을 빠르게 이해하고 논리적으로 정리할 수 있는 분
- LLM 기반 시스템, Retrieval, Agent 등 Agentic pipeline 또는 context / harness engineering을 실제로 다뤄보신 분
- Memory system에 대한 이해를 바탕으로, Knowledge Graph, Ontology, GraphDB 등 구조 기반 representation을 다뤄본 경험이 있으신 분
- Agentic RAG, subgraph activation 등 복잡한 구조에서 Query-relevant한 정보를 선택·조합하여 context를 구성하는 문제를 다뤄보신 분
| 이런 분이면 더 좋아요
- benchmark dataset 설계 또는 evaluation framework 구축 경험이 있으신 분
- Cognitive Science, Decision Science 등에 관심이 있으신 분
- 논문 작성, 특허, 오픈소스 프로젝트 경험이 있으신 분
| 근무환경
- 점심 식대 지원 (야근 시 저녁 식대 및 교통비 지원)
- 09~11시 사이 자율 출근 (8시간 근무)
- 자유로운 연차 사용
- 업무에 필요한 장비와 소프트웨어 적극 지원 (전사 GPT Plus 지원)
- 사옥 내 운동 시설 (헬스장) 자유롭게 이용 가능
- 명절 및 경조사비 지원
People & Life Preview
| 근무조건
- 근무 형태 : 수습 3개월 계약직 이후, 정규직 전환 여부 결정
- 근무지 : 서울 강남구
- 급여 : 면접 후 협의
| 채용과정 
* 직무 특성에 따라 단계별 면접 주제가 변경될 수 있으며, 전형 과정 중 추가 면접이 진행될 수 있습니다.
이 경우 채용 담당자가 별도 안내해 드릴 예정입니다.
| 소개
퍼스트해빗은 CHALK AI를 통해 교육과 학생 커뮤니케이션을 새롭게 정의하고 있습니다.
우리는 학생의 특성과 사고를 반영한 개인화 학습 AI 시스템을 개발하고 있습니다.
Cognitive AI Lab에서는 단순히 모델의 성능을 개선하는 것을 넘어,
- User와의 대화와 경험을 단순 텍스트가 아닌 구조화된 memory로 표현하는 문제
- Long-term history에서 분산된 정보를 선택·조합하여 하나의 맥락으로 구성하는 문제
- 시간이 지남에 따라 memory 구조를 재구성하고 최적화하는 문제
- 이러한 방법론을 정량적으로 평가하고 검증하는 문제
를 중심으로, Memory-Centric AI 시스템의 설계와 평가 방법론을 연구하고 있습니다.
| 합류하면 담당할 업무예요
이 포지션은 AI가 Memory를 구조적으로 표현하고, 질문에 따라 관련 Memory를 선택·조합하여 맥락을 구성할 수 있도록 Memory 중심 AI 시스템을 설계하는 연구 역할입니다.
구체적으로는 다음과 같은 업무를 수행합니다:
- 대화 history를 구조화된 memory(ontology / graph)로 표현하는 방법 설계
- 분산된 memory fragment를 선택·조합하여 context를 구성하는 구조 설계
- Memory 구조가 시간에 따라 재구성되는 메커니즘 연구
- 복잡한 대화 history에서 맥락을 이해해야만 풀 수 있는 benchmark 설계 및 검증
- 연구 결과를 실제 서비스에 적용 가능한 구조로 발전시키고 실험을 통해 검증
| 이런 분과 함께 하고 싶어요
- AI / CS 관련 전공 또는 이에 준하는 경험을 바탕으로, Python 기반 연구 및 실험이 가능하신 분
- 복잡한 문제를 구조화하고 모델링할 수 있으며, 추상적인 개념을 빠르게 이해하고 논리적으로 정리할 수 있는 분
- LLM 기반 시스템, Retrieval, Agent 등 Agentic pipeline 또는 context / harness engineering을 실제로 다뤄보신 분
- Memory system에 대한 이해를 바탕으로, Knowledge Graph, Ontology, GraphDB 등 구조 기반 representation을 다뤄본 경험이 있으신 분
- Agentic RAG, subgraph activation 등 복잡한 구조에서 Query-relevant한 정보를 선택·조합하여 context를 구성하는 문제를 다뤄보신 분
| 이런 분이면 더 좋아요
- benchmark dataset 설계 또는 evaluation framework 구축 경험이 있으신 분
- Cognitive Science, Decision Science 등에 관심이 있으신 분
- 논문 작성, 특허, 오픈소스 프로젝트 경험이 있으신 분
| 근무환경
- 점심 식대 지원 (야근 시 저녁 식대 및 교통비 지원)
- 09~11시 사이 자율 출근 (8시간 근무)
- 자유로운 연차 사용
- 업무에 필요한 장비와 소프트웨어 적극 지원 (전사 GPT Plus 지원)
- 사옥 내 운동 시설 (헬스장) 자유롭게 이용 가능
- 명절 및 경조사비 지원
People & Life Preview
| 근무조건
- 근무 형태 : 수습 3개월 계약직 이후, 정규직 전환 여부 결정
- 근무지 : 서울 강남구
- 급여 : 면접 후 협의
| 채용과정
* 직무 특성에 따라 단계별 면접 주제가 변경될 수 있으며, 전형 과정 중 추가 면접이 진행될 수 있습니다.
이 경우 채용 담당자가 별도 안내해 드릴 예정입니다.