Talent Pool
| 근무지 | 서울 |
| 고용 형태 | 정규직 |
아스테로모프는 인공지능을 통해 과학의 한계를 넘어서는 초지능(superintelligence)을 구축하고, 이를 통해 인류의 지식 발전 속도를 가속화하는 것을 목표로 합니다. 우리는 단순히 모델을 학습시키는 것이 아니라, 과학을 구조적으로 이해하고 추론할 수 있는 시스템을 연구하고 개발합니다.
아스테로모프는 늘 근본적인 문제를 탐구하고, 새로운 시스템을 스스로 설계할 수 있는 사람들을 기다리고 있습니다. 현재 진행 중인 프로젝트 외에도, 장기적으로 함께 성장하며 같은 목표를 바라보는 인재를 위한 Talent Pool을 운영합니다.
모집 부문
Software Engineer
대규모 과학 데이터와 모델을 다루는 안정적이고 효율적인 시스템 인프라를 설계합니다. Rust를 중심으로 데이터 파이프라인, 분산 시스템, 실험 자동화 환경을 구축합니다.
- 대용량 과학 데이터베이스의 관리 및 처리
- Rust 기반 데이터 및 LLM 파이프라인 자동화 시스템 구축
- REST / gRPC 기반 서비스 구현 및 DevOps
- 알고리즘 최적화 및 성능 개선
Machine Learning Engineer
모델의 학습 과정을 최적화하여 잠재력을 최대한 이끌어내고, 다양한 머신러닝 기법을 통해 문제를 해결합니다. 데이터 표현, 학습 파이프라인, 대규모 언어모델(LLM) 및 자연어 모델링에 집중합니다.
- LLM 및 과학 데이터 기반 모델 학습 및 실험 자동화
- Embedding, Retrieval 등의 시스템 구축
- 모델 학습, 평가 및 추론 최적화
Member of Intelligence Team
아스테로모프의 근본적인 목표인 과학을 이해하는 지능을 연구합니다. 인공지능 시스템이 스스로 실험하고 추론할 수 있도록 설계합니다.
Scientific Staff
생명과학, 화학 및 의약학 분야의 전문성을 바탕으로 시스템이 과학 개념을 이해할 수 있도록 설계하고, 그 결과를 평가합니다. 이 포지션은 해당 분야의 직접적인 연구 경험을 가진 분들을 우대합니다.
- 모델 및 시스템의 출력을 과학적 기준으로 평가: 사실성, 실현 가능성 등
- Wet lab 실험 설계 및 외부 연구 기관 협업
Technical Staff
과학 개념을 이해하고 추론할 수 있도록 하는 시스템을 설계하고 실험합니다. 이 포지션은 컴퓨터 과학, 인공지능, 수학, 자연과학 등 다양한 배경을 가진 분들을 환영합니다.
- 인공지능 시스템의 데이터 표현 및 추론 구조 설계
- Agentic LLM 시스템 설계 및 구현
- 과학 연구의 수학적 재구조화 및 분석
참여 방법
Talent Pool은 지속적으로 열려 있으며, 특정 포지션이 없더라도 아래 분야에서 관심과 역량이 있는 분이라면 언제든 지원하실 수 있습니다. 지원서를 기반으로 적합한 시점에 개별적으로 연락드릴 수 있습니다.
지원 방법: recruit@asteromorph.com으로 아래 내용을 포함한 이메일을 보내주세요.
- 자유 양식의 CV 또는 포트폴리오
- GitHub / 연구 성과 / 개인 프로젝트 링크
- 지원 동기 또는 연구 관심 분야