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채용 공고 [한화시스템/ICT]AI 인재풀 등록

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[한화시스템/ICT]AI 인재풀 등록

지원구분,접수기간,계열사(으)로 구성된 채용모집공고 상세 테이블입니다.
지원구분 접수기간 계열사
경력
정규직 계약직
2025.12.24 00:00 - 2026.12.31 15:00 한화시스템/ICT

모집요강

구분,세부업무 및 자격요건/우대사항,모집 인원,근무 지역,문의처(으)로 구성된 모집요강 상세 테이블입니다.
구분 세부업무 및 자격요건/우대사항 모집 인원 근무 지역 문의처
온톨로지 엔지니어(Ontology Engineer) [업무내용]
○ 시맨틱웹 기반 온톨로지 구축
○ 온톨로지를 기반으로 한 데이터 분석
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데이터 엔지니어(Data Engineer) [업무내용]
○ 데이터 수집 및 정제를 통한 데이터 파이프라인 설계
○ 대용량 데이터 수집 시스템 개
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데이터 큐레이터 [업무내용]
○ 학습을 위한 고품질 데이터 수집, 정제, 생성 및 품질 분석
○ 도메인 태스크 처리를 위한 고품질 태스크 데이터 수집, 정제, 생성
○ 학습 데이터 기준, 차별화 정책, 성능 확보를 위한 방법과 도구 개발
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LLM 엔지니어(사전학습) [업무내용]
○ 생성형 AI 사전 학습 및 도메인 최적화
○ 생성형 AI 사전 학습 수행 및 도메인 최적화 모델 추가 학습
○ 초거대 도메인 특화 AI 생성 및 학습
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LLM 엔지니어(파인튜닝) [업무내용]
○ 사전학습된 LLM에 SFT 학습을 통한 대화형 모델 변환 및 최적화
○ 사전학습된 LLM에 post-training을 통한 대화형 모델 완성
○ DPO(Direct Preference Optimization)를 통한 대화 안정성 확보
○ 도메인 특화 모델 학습 및 태스크 성능 강화
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LLM 엔지니어(강화학습) [업무내용]
○ Post-training 및 강화학습 기반 Reasoning 모델 학습
○ 강화학습을 통한 모델 태스크 수행 및 성능 안정성 확보
○ 강화학습을 통한 도메인 특화 모델 학습
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LLM 엔지니어(모델학습) [업무내용]
○ LMM 사전 학습 및 LLM과 융합 학습을 통한 LMM 확보
○ Post-training을 통한 도메인 특화된 LMM 변환 학습
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Foundation Model 엔지니어 [업무내용]
○ Foundation Model 성능 검증 및 데이터 처리 모델 개발
○ LLM 및 대용량 데이터 분석 및 처리 모델 개발
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머신러닝(Machine Learning) 엔지니어 [업무내용]
○ 데이터 및 ML 활용 모델 설계 및 구축
○ ML Infra 관리
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공통 응시 자격

  • ○ 해외 여행에 결격사유가 없으신 분
    ○ 남성일 경우, 병역의무를 마치셨거나 면제되신 분
    ○ 방산 보안 정책상, 결격 사유가 없는 분

전형 절차

  • ○ 인재풀 등록 → 서류전형 → 포지션 진행 안내 → 1차면접전형 → 필기전형(조직적합도검사) → 2차면접전형 → 건강검진 → 최종전형 → 최종합격
    ※ 해당 공고는 인재풀 등록이며, 지원서를 등록해 주시면 추후에 관심직무에 채용공고가 발생하거나, 여러분의 이력에 맞는 직무의 채용이 발생한 경우, 연락을 드릴 수 있습니다.
    ※ 직무에 따라 필요시 통합면접 또는 추가면접이 진행될 수 있습니다.
    ※ 모든 전형절차를 종합적으로 검토하는 최종전형 Process 이후 최종합격을 개별적으로 연락드릴 예정입니다.
    ※ 필요시, 방산 보안 정책상 신원조회가 진행될 수 있습니다.

접수 방법

  • ○ 한화인(www.hanwhain.com)접속 후 이력서(경력기술서 포함)를 작성해주시기 바랍니다.
    ○ 마감시간이 지난 후 추가 접수는 불가합니다.

기타

  • ○ 이력서 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
    ○ 국가유공자 및 장애인 등 취업보호대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
    ○ 입사지원자께서는 채용 전형 전 과정에 걸쳐 전·현직 직장 및 학교의 영업(프로젝트)비밀을 침해하는 일이 없도록 각별히 유의하시기 바랍니다.
    ○ 각 전형단계 별 결과는 한화인 마이페이지를 통해 확인 가능합니다.
    ○ 적합인력이 채용되는 경우, 공고는 조기 마감될 수 있습니다.
    ○ 다른 포지션과 중복 지원은 불가합니다.
    ○ 개인 e-mail을 통한 개별 지원은 받지 않습니다.