Research Scientist - Chemical Agentic AI

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<p class="txt-2 color-point t-medium">팀 소개</p>
<p class="txt-2 color-gray">Materials Intelligence Lab은 가장 최신의 AI기술로, 화학/소재 분야의 연구를 혁신합니다. Scientific Knowledge와 연계하여 최신 AI 기술을 연구하여, 오랜 시간과 자원 투입이 필요한 소재 개발 연구를 앞당길 수 있는 플랫폼을 만들어갑니다. LG 전 계열사 및 세계 유수 기관과의 열린 협업체계를 구축하고 있습니다.<br><br></p>
<p class="txt-2 color-point t-medium">수행 업무</p>
<ul class="list txt-2 color-gray">
<li>Molecular/Scientific discovery 자동화를 위한 LLM 기반 에이전트 시스템 연구 및 개발</li>
<li>Scientific Tools (분자 물성 예측, 역합성, Molecular/Reaction search, Scientific Knowledge Extraction, AutoML Tooling 등)를 통합, Planning, Orchestration 및 최적화하는 워크플로우 설계</li>
<li>과학 문헌으로부터 데이터 추출 및 전처리, 분자 물성 예측을 위한 ML 모델의 학습·평가 및 자동 Finetuning을 포함한 AutoML 시스템 구축</li>
<li>주요 연구 분야 : Multi-modal Learning, Large language models, Graph representation learning, AutoML, Generative Models, Reinforcement Learning</li>
</ul>
<p class="txt-2 color-point t-medium"><br>지원자격</p>
<ul class="list txt-2 color-gray">
<li>관련 분야 석사 또는 박사 학위 소지</li>
<li>Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발 경험 보유<br> </li>
</ul>
<p class="txt-2 color-point t-medium">우대사항</p>
<ul class="list txt-2 color-gray">
<li>Deep Learning/Machine Learning을 활용한 경력</li>
<li>PyTorch등 Machine Learning Framework 활용 능력</li>
<li>새로운 ML/DL Architecture 및 알고리즘/방법론의 설계/구현 경험  </li>
</ul>
<p class="txt-2 color-point t-medium"><br>전공</p>
<ul class="list txt-2 color-gray">
<li>컴퓨터공학, 전산학, 전자공학, 산업공학, 기계공학, 화학공학, 재료공학, 생명공학, 물리학, 화학, 생물학</li>
</ul>
<p class="txt-2 color-point t-medium"><br>전형 절차</p>
<ul class="list txt-2 color-gray">
<li>서류심사 → 코딩테스트 & LG Way Fit Test (온라인 인성검사) → 1차 기술 인터뷰 (온라인) → 최종 인터뷰 (오프라인)</li>
</ul>
<p class="txt-2 color-black"><span class="color-gray">* 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내해 드립니다.<br><br>현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아니므로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.<br>지원 시 문제가 있을 경우 <a href="mailto:[email hidden]">[email hidden]</a> 로 문의 부탁드립니다.</span></p>
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