📌 세이지는 어떤 회사인가요?

📌 세이지에서 서비스하는 제품

• SAIGE VISION - AI 기반 머신비전 솔루션
  
  • 딥러닝을 이용한 제조업 비전 검사 솔루션으로, 빠르고 정확하게 제품의 결함을 찾아내요.
  • SAIGE VISION의 기능은 <여기>를 클릭하시면 확인하실 수 있어요.
    
  • UI 가 제공되는 Developer, C/C++, C# 언어의 라이브러리 형태로 제공되는 SDK 제품이 있어요.

• SAIGE VIMS - AI 기반 제조 공정 모니터링 솔루션
  
  
  • 제품 생산 공정을 실시간으로 모니터링하며 공정의 이상을 발견하는 솔루션이에요.
  • 영상 데이터를 주로 다루며, 제품 생산 공정을 통합 관제하는 화면 등을 포함해요.
  • SAIGE VIMS의 기능은 <여기>를 클릭하시면 확인하실 수 있어요.

• SAIGE SAFETY - AI 기반 안전 모니터링 솔루션
  
  • 산업 현장에 위험이 되는 상황을 실시간으로 감지하는 솔루션으로 안전한 작업 환경을 만들어요.
  • 주로 산업 현장을 통합 관제하는 화면을 다루어요.
  • SAIGE SAFETY의 기능은 <여기>를 클릭하시면 확인하실 수 있어요.

📌 비전 회사인데, 왜 LLM 리서처를 뽑나요?

세이지는 비전 AI로 "무엇이 보이는가"를 푸는 데 집중해왔어요. 결함을 찾고, 사람과 보호구를 검출하는 일은 이미 현장에서 잘 하고 있어요. 하지만 안전 관제로 영역을 넓히면서 검출만으로는 풀리지 않는 문제를 만났어요.

• 탐지와 판단은 다른 문제예요. "헬멧 미착용"은 검출 결과일 뿐, 실제 위험 여부는 작업 종류·구역·주변 상황에 따라 달라져요. 이 맥락을 룰로 메워왔지만 현장이 늘수록 룰도 함께 늘어나 한계에 부딪혔어요.
• 사고는 학습 데이터가 모이지 않아요. 대신 안전 규정·사고 사례·작업 표준이라는 지식은 쌓여 있어요. 이걸 읽고 추론하는 건 언어 모델의 영역이에요.
• 근거 없는 경보는 결국 꺼져요. 현장이 필요한 건 "위험 감지됨"이 아니라 무엇이 어긋났고 지금 무엇을 해야 하는지예요.

잘 작동하는 비전 모델 위에 판단과 설명의 레이어를 올리는 일 — 이 포지션이 맡게 될 문제예요.

📌 주요 업무

1. LLM 연구 및 모델 개발
   • 산업 안전·제조 도메인에 특화된 LLM 학습 및 최적화 (Continual Pre-training / Fine-tuning)
   • 현장 상황에 대한 자연어 설명, 위험도 진단, 개선 방안 생성 등 Language Reasoning 모델 연구
   • 영상/이미지 입력과 결합한 Vision-Language 확장 (Scene Understanding + Reasoning)
   • 안전 상황 인식 (위험 행동, 보호구 미착용, 위험 구역 침입 등)
   • 최신 LLM/LVLM 논문 조사 및 적용 (Llama, Qwen, Gemma 계열 및 GPT-4V, Qwen-VL, InternVL 등)
2. 안전 관제 도메인 문제 정의
   • 실제 현장의 안전 이슈를 AI 문제로 구조화
   • 객체 인식/행동 인식 + 언어 모델 결합 전략 설계
   • Rule-based 관제 vs LLM 기반 추론의 역할 분리 및 설계
3. 데이터 및 학습 전략 설계
   • 텍스트 및 영상/이미지 어노테이션 전략 설계
   • 도메인 데이터셋 구축 및 품질 관리
   • SFT, Instruction Tuning, Alignment(DPO 등), Prompt Engineering 전략 수립
   • 분산 학습 및 학습 효율화 (LoRA/QLoRA, DeepSpeed, FSDP 등) 전략 수립
4. 지식 검색 및 추론 파이프라인 구축
   • 안전 규정·사고 사례·작업 표준 등 도메인 지식베이스 설계
   • Sparse/Dense Retrieval 파이프라인 구축 및 검색 품질 개선
   • Agentic Retrieval을 활용한 RAG 설계 및 근거 기반 위험도 판단 고도화
5. 모델 서빙 및 제품화
   • 학습한 모델의 경량화·최적화 및 서비스 배포 (quantization, vLLM, TensorRT-LLM 등)
   • 서비스/플랫폼 팀과 협업하여 PoC → 상용화 연결
6. 기술 리딩 및 협업
   • 주니어 연구원/엔지니어 기술 멘토링
   • 모델 성능 지표 정의 및 실험 설계 리드

📌 합류하시게 될 팀

• 세이지의 LLM Researcher로 합류하시면 AI 기반 안전 관제 기술을 개발해요. 언어 모델이 중심이지만, 영상/이미지를 함께 다루는 멀티모달 영역으로도 확장해 나가요.
  • 연구소 스쿼드는 2~4명으로 구성되며, 하나의 목표를 향해 긴밀히 소통하고 협업해요.
  • 프로젝트 성격에 따라 연구자가 직접 문제 정의부터 실행까지 주도해요.
  • 각 연구자가 자신의 역량을 가장 효과적으로 발휘할 수 있는 환경에서 일해요.

📌 지원 자격

• 컴퓨터 공학, 전자·기계공학, 수학, 물리 또는 기타 관련된 전공의 석사 이상의 학위를 소지하고 계신 분 (석사 학위 필수)
• 석사 학위 취득 이후, 산업계에서 인공지능 프로젝트를 주도적으로 기획 및 수행한 경력이 1년 이상 있으신 분
• 1B 이상 파라미터 규모의 LLM을 직접 학습해보신 분 (Pre-training, Continual Pre-training, Fine-tuning 중 1개 이상 포함)
  • 도메인 특화, 태스크 특화 등 목적에 맞게 모델을 Fine-tuning한 경험
  • 학습 데이터 구성, 하이퍼파라미터 설계, 성능 평가까지 직접 수행한 경험
• 학습한 LLM을 실제 서비스/제품에 배포하고 운영해보신 분
  • 모델 서빙, 추론 최적화, 성능 및 비용 트레이드오프를 고려한 의사결정 경험
• 기계 학습 관련 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 실무 경험이 있으신 분
• RAG(Graph DB, Sparse/Dense/Agentic Retrieval) 설계 및 구축 경험이 있으신 분
• Python 및 주요 데이터 분석/머신러닝 패키지, PyTorch 프레임워크 활용에 능숙하신 분
• Git 기반 협업 경험을 보유하신 분
• 주도적으로 업무를 이끌고, 논리적인 커뮤니케이션 역량을 갖추신 분
• 지원일로부터 4개월 내 온보딩이 가능하신 분

📌 우대 사항

• 관련 전공 박사 학위를 소지하신 분
• Vision Language Model (비전 언어 모델) 관련 전문적인 지식 및 프로젝트 경험이 있으신 분 (Qwen-VL, Gemma3, InternVL 등 최신 LVLM 사용 또는 커스터마이징 경험)
• 대규모 분산 학습 (DeepSpeed, FSDP, Megatron 등) 또는 모델 압축·Distillation 경험이 있으신 분
• 기계 학습 관련 국제 Conference나 Journal에 논문을 출판한 경험이 있으신 분
• 연구 프로젝트 기획부터 실행, 검증, 제품/서비스 전달까지 전체 과정을 매니징한 경험이 있으신 분
• B2B 인공지능 솔루션 스타트업 또는 관련 산업에서의 근무 경험이 있으신 분
• 산업 안전, 스마트 시티, CCTV 관제 등 도메인 경험 또는 영상 분석 (Action Recognition, Video Understanding) 경험이 있으신 분

📌 지원서는 이렇게 작성하시는 걸 추천해요

• 연구해오신 논문/프로젝트들에 대한 간략한 소개와 주요 성과에 대해 설명해주세요.
• 해당 논문/프로젝트들에서 본인이 기여한 영역에 대해 명확히 기입해주세요.
• 연구 프로젝트 진행 과정에서의 협업 경험에 대해 설명해주세요.
  • 연구 내용 공유 및 논의, git을 이용한 협업 등.
• 공개하신 Github repository 가 있다면 공유해주세요.

📌 영입 프로세스

• Step 1. 지원서 접수

  • 후보자님의 기본 정보 및 업무 경험을 작성해 주세요.

  • 후보자님의 역량을 보여주는 파일이나 링크를 보내주셔도 좋아요.

  • 후보자님께서 작성한 소중한 지원서는 신중히 검토하여 연락 드리고 있어요.

    지원하신 모든 후보자님께 답변을 드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다!

• Step 2. 전화 인터뷰

• • 후보자님께서 보내주신 지원서를 바탕으로 질의응답 방식의 인터뷰를 진행해요.

  • 약 15분 ~ 20분 소요돼요.

  • 전화 인터뷰 결과는 신중히 검토하여 연락 드리고 있어요.

    지원하신 모든 후보자님께 답변을 드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다!

• Step 3. 대면 인터뷰

  • PT 발표와 질의응답 형식으로 진행해요.

  • 후보자님과 세이지가 서로에 대해 더 깊이 알아가는 시간이에요.

    경력과 실제 경험을 바탕으로 직무적 역량과 문제 해결 능력을 확인하고,
    가치관, 커뮤니케이션 스타일, 문제를 해결하는 방식 등 세이지의 조직 문화와 잘 맞는지도 함께 이야기 나누어요.

  • 인터뷰는 채용 상황과 직무에 따라 진행 방식과 시간이 달라질 수 있어요.
  • 대면 인터뷰 결과는 신중히 검토하여 다음 전형 진행 여부를 안내드리고 있어요.
    지원하신 모든 후보자님께 결과를 안내드리니 조금만 기다려 주시면 감사하겠습니다!

• Step 4. 처우 협의

  • 후보자님의 역량에 따라 처우를 협의해요.
  • 채용 확정은 오퍼레터 발송 후 처우 협의 완료를 기준으로 확정돼요.
    

• Step 5. 온보딩 
  • 세로지니(새로 온보딩한 세이지니)가 된 여러분의 첫 출발을 맞이할 준비를 하고 있을게요!

📌 복지 및 혜택

[업무에 몰입할 수 있는 환경을 제공해요]

• 주 39시간, core time (10:30 ~ 15:30)을 준수하며 자유롭게 출퇴근해요.
• 업무에만 집중하실 수 있도록 식대가 담긴 법인카드를 1인 1지급해요.
• 세이지니 (세이지 구성원)의 업무 몰입을 위해 최신 소프트웨어와 하드웨어를 지원해 드려요.

[세이지니의 성장을 응원해요]

• 매년 세이지니 성장에 도움을 드릴 수 있도록 자기 계발비를 지원해요.
• 공휴일이 없는 달에는 출근 대신 자기 계발을 하는 플러스 데이가 있어요.
• 성과를 보여주는 세이지니에게는 충분한 보상을 드려요.
• 논문 투고, 학회 참석 지원금, 전문가 활용, 강의 등 업무 관련 비용은 지원해 드려요.
• 세이지니의 성장을 위해 다양한 주제로 사내 교육을 진행해요.
• 세이지니의 업무 성장에 도움이 된다면 원하는 도서를 모두 구매해 드려요.
• 공통 관심사가 있는 세이지니가 함께 성장할 수 있도록 동호회 비용을 지원해 드려요.

[일하는 것만큼 잘 쉬는 것도 중요해요]

• 수요일과 금요일에는 1시간 30분 동안 점심 식사를 해요.
• 숙박, 여행, 레저, 공연 전시 등 휴가비를 지원해 드려요.
• 장기근속자에게는 리프레시 휴가와 장기근속포상금을 지원해요.
• 2년에 한 번 프리미엄 건강검진 비용을 지원해 드리고, 약정 휴일을 드려요.
• 부득이하게 야근할 경우에는 야근 식대와 야근 택시를 지원해요.

[좋은 날에는 함께 축하해요]

• 결혼, 집들이, 졸업식 등 좋은 날에는 경조사비와 선물을 드려요.
• 생일에는 약정 휴일을 드려요.
• 패밀리데이를 활용하여 세이지니는 출근 대신 가족과 함께 시간을 보내요.
• 풍요롭고 따뜻한 명절을 위해 설날과 추석에는 선물을 지급해 드려요.
• 자녀의 행사 (입학식, 학예회 등)를 놓치지 않도록 추가로 약정 휴일을 드려요.

📌 참고사항

• 온보딩 후 3개월의 수습기간이 적용됩니다.
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