지금까지 경험하지 못한 AI 기반 서비스 개발, 고객을 위해 일하는 AI 개발 선두주자, AI, 데이터, 미래교육을 생각하면 떠오르는 기업, 데이터드리븐을 소개합니다. [Why we do] 1. AI와 Data를 인간적인 경험으로 제공합니다. 2. AI와 Data로 생각을 자유롭게 구현하도록 돕습니다. 3. 우리 모두의 무한한 가능성을 실현하기 위해 노력합니다. [How we do] 1. 대형언어모델부터 자체 AI 모델까지 최신의 AI 기술을 인간 중심적으로 연구합니다. 2. 빅데이터부터 AI 학습 데이터까지 차별화된 데이터를 아름답게 프로세싱합니다. 3. AI와 Data가 필요한 복합적인 문제를 고객과 함께 해결합니다. [What we do] 1. 교사를 위한 평가 중심 AI 에듀테크 “CLIPO”를 학교 현장에 서비스하고 있습니다. - 클리포(CLIPO)는 평가 중심 플랫폼으로, 수행평가 설계부터 채점, 피드백이라는 평가 전 과정을 AI로 지원하고 있습니다. - AI가 수행평가 과제를 자동 채점하여 피드백 기록을 생성하고, 수업과 학생 성장을 한눈에 파악할 수 있는 리포트를 제공합니다. 2. 학생의 미래 고민을 함께하는 진로상담 AI 챗봇 “진로톡톡”을 개발하고 있습니다. - 초중고에서 직접 수집한 학생 온라인상담데이터를 기반으로 자체 AI진로 상담 모델 개발하였습니다. - 클리포(CLIPO)와 연계하여 진로 이외에 다양한 학생 특징을 파악할 수 있는 AI 연구를 진행하고 있습니다. 3. 고객의 필요에 따라 차별화된 빅데이터 분석과 데이터 시각화를 수행하고 있습니다. [What we did] 1. 2018년 네이버 계열 스프링캠프 시드 투자 유치 2. 온·오프라인 교육 현장에서 100만 건 이상의 데이터셋과 5종 이상의 AI 모델 구축 3. 2023년 맞춤형 교육을 위한 과정 중심 평가 인공지능 기술 개발 사업 주관기관 선정 4. 주요 기관을 대상으로 데이터 분석 및 시각화 프로젝트 30여건 완수 [Who we are] 1. 맞닥뜨리는 문제를 도전적으로 해결하기 위해 노력합니다. 2. 자유롭게 생각을 표현하고 수평적으로 의견을 교환합니다. 3. 개인의 성장과 모두의 지속 가능성을 끊임없이 고민합니다. [With you] 1. AI 개발과 데이터 분석 프로세스의 모든 과정을 경험할 수 있는 기회 2. AI와 데이터 기반의 서비스를 기획하고 시장에 도전할 수 있는 기회 3. 좋은 동료 및 고객과의 상호작용을 통해 스스로 성장할 수 있는 기회 ＞ Do you want to grow up with “Datadriven”?

1. LLM 연구 및 개발 - GPT, Transformer 등 대규모 언어 모델 연구 및 구조 최적화 - 교육 현장에서 발생하는 텍스트/이미지/음성 데이터에 특화된 모델 파인튜닝(Fine-tuning) - 최신 NLP 논문, 연구 동향 분석 및 PoC(Proof of Concept) 실행 2. 클리포(Clipo) 고도화 - 학습자/교사/관리자 등 사용자별 니즈를 반영한 맞춤형 LLM 기능 개발 - 실시간 평가/분석 지표 산출 로직 개선 및 ML Ops 환경 구축 - 교육용 데이터(학습 기록, 답안, 에세이, 프로젝트 산출물 등)의 정제·전처리·평가 방안 연구 3. 데이터 기반 협업 - 데이터 사이언스 팀, 개발팀, 비즈니스 팀과 협업하여 문제 정의 → 솔루션 기획 → 배포까지 전 과정 참여 - 연구 결과 및 성능 개선 사항을 문서화하고 사내 스터디/세미나 등을 통해 공유 - 과정중심평가에 적합한 AI 모델 설계와 구현 전략을 지속적으로 제안

1. 딥러닝 프레임워크 숙련도(NLP/LLM 역량) - Transformer 기반 모델(BERT, GPT 등) 개발/적용 경험 - PyTorch, TensorFlow 등 딥러닝 프레임워크 숙련도 - NLP 전처리, Tokenization, 데이터 증강, Fine-tuning 기법 이해 2. 분석적 사고 및 문제 해결 - 대규모 텍스트/로그 데이터의 전처리, 지표 설계, 실험 설계 능력 - 모델 성능 평가(A/B 테스트, BLEU, ROUGE 등 NLP 지표) 및 지속적 개선 능력 - 고객 및 사용자 요구사항을 분석해 최적의 AI 솔루션으로 연결 3. 팀워크 & 커뮤니케이션 - 기술적 내용을 다른 직군(교육 전문가, 기획자 등)에게 명확히 설명 가능 - 프로젝트 목표에 맞추어 유연하고 능동적으로 문제를 해결하는 자세 - 빠르게 변화하는 EdTech 트렌드에 대응하고, 지식을 공유하는 열정

1. EdTech 분야 경험 - 교육 관련 데이터(학습로그, 평가 결과 등)를 분석하거나 ML 프로젝트를 진행해 본 경험 - LMS(학습관리시스템), 과정중심평가, 교수·학습 설계 등에 대한 이해 2. Docker/Kubernetes 등의 컨테이너 경험 - AWS, GCP 등 클라우드 환경에서 모델 학습 및 서빙 경험 - Docker, Kubernetes, Airflow 등 컨테이너 및 파이프라인 툴 사용 경험 3. 최신 LLM 트렌드 - Prompt Engineering, RAG, 모델 경량화(Quantization, Pruning), Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 등 신규 기법 적용 경험 - 다양한 도메인의 텍스트/음성/이미지 데이터를 통합해 멀티모달 모델을 시도해 본 경험 4. 학술/논문 성과 - 주요 학술 대회(ACL, NeurIPS, ICML, ICLR 등) 발표·게재 경험 - AI 관련 특허 출원 또는 기술적 성과를 낸 프로젝트 진행 경험

1. 서류 접수 - 이력서 및 포트폴리오(프로젝트 주요 성과, 모델 성능 지표 등 구체적 기술) - Github, 블로그, 개인 기술 문서 등 추가 참고 자료 환영 2. 기술 면접 - LLM/NLP, 머신러닝 전반에 대한 이해도 평가 - 과제(필요 시) 또는 모델링 관련 미니 프로젝트 논의 3. 컬처 핏 면접 - 데이터 기반 의사결정에 대한 인사이트, 교육/EdTech 업계에 대한 관심도 확인 - 회사의 미션/비전과의 시너지 검증

[데이터드리븐이 추구하는 가치] 1. 데이터 중심 의사결정 - 대부분의 판단에 있어 객관적 데이터와 검증 절차를 중요시하며, 성과를 지표로 확인합니다. 2. 열린 협업과 공유 - 사내외 이해관계자와 적극적으로 지식을 교류하며, 빠른 시도와 빠른 피드백을 중시합니다. 3. LLM을 통한 확장 가능성 - 교육 외에도 청소년활동/인사/연구 등 다양한 산업에서 LLM 기술을 활용하는 방안을 모색하고 있습니다. [근무 혜택 및 환경] · 자율적이고 수평적인 문화 - 무의미한 절차를 최소화하고, 결과와 가치를 중심으로 협업 - 유연근무제, 원격근무(부분적) 등 다양한 근무 형태 지원 · 최신 AI 인프라 지원 - 연구/개발을 위한 GPU 클러스터, 클라우드 크레딧 등 적극 지원 - 필요한 장비/도구(노트북, 모니터 등) 제공 · 성장 기회 제공 - 국내외 컨퍼런스, 학술대회 참가 지원 (논문 발표 시 추가 지원) - 사내 AI 스터디, 해커톤 등 정기적인 기술 교류 기회 · 다양한 프로젝트 경험 - 주력 서비스(클리포)를 비롯해, 데이터 기반 다양한 PoC와 신사업 아이디어를 테스트 - 여러 산업의 파트너(교육기관, 공공기관, 대기업 등)와 협업 기회

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