2026 겨울 인턴십 (Research)

• 래블업은?

  'Make AI Accessible' 이라는 모토로 래블업은 혁신적인 AI 인프라 운영 플랫폼 Backend.AI를 개발하고 서비스하는 회사입니다. AI 모델 개발부터 학습, 배포, 관리까지, AI 인프라 운영의 복잡성을 최소화하고자 노력하며, 다양한 규모의 연산을 효율적으로 운영하고 개발자/연구자/운영자의 부담을 덜어 핵심 가치에 집중할 수 있도록 지원합니다.

• 인턴십 프로그램
  • 인턴십 중간 발표와 최종 발표를 통해 래블업에서 한 일과 배운 지식을 공유합니다.
  • 최신 기술 및 딥러닝 관련 연구를 포함한 다양한 주제를 다루는 래블업의 내부 세미나, "Pebble Seminar"에 참여할 수 있습니다.
  • 분야별 리드 멘토의 지도 하에 인턴십이 진행되어 다양한 경험과 역량을 쌓을 수 있습니다.

  * 인턴 근무 기간: 2026년 12월 22일(화) ~ 2027년 2월 19일(금) (약 8주간)
  * 본 인턴십은 채용 연계형 인턴십이 아니며, 정규직 전환 채용의 기회는 별도로 보장되어 있지 않습니다.

• 주요 업무
  • Track 1. 모델 평가 & 서빙 최적화
    • 모델 평가 및 리더보드 운영: 모델 반입 → 측정 → 보고서 작성까지 평가 전 사이클 직접 수행
    • LLM-as-judge 루브릭, 객관식 채점 등 채점 기준과 평가 데이터의 타당성 점검
    • 측정 조건 변화에 따른 점수 변동 원인 분석
    • 서빙 최적화: 모델별 권장 서빙 설정(양자화, 문맥 길이, 동시성) 실측 기반 도출
  • Track 2. AI 에이전트 & 플랫폼 자동화
    • 자연어 기반 플랫폼 제어 에이전트 개발: 사용자의 자연어 요청을 해석해 AI 인프라 플랫폼의 자원 할당, 세션 관리, 설정 변경 등을 수행하는 에이전트 설계·구축
    • 대화형 인터페이스를 통한 End-to-End 플랫폼 운영 경험 구현
    • 최신 에이전트 기술 스택(Backend.AI Go, MLXcel, Continuum Hub, Google ADK 등) 기반 아키텍처 재설계
    • 클러스터 운영 지능화 에이전트 개발: GPU 클러스터 상태를 모니터링하고 장애 징후를 사전에 예측해 알리는 에이전트 설계·구축, 메트릭·로그 기반 이상 탐지 및 알림 체계 구성
    • 제품화: 내부 도구 수준의 에이전트를 래블업 제품 형태로 전환(패키징, 설정 체계, 문서화, 데모 시나리오)
• 인턴 기간 목표
  • Track 1
    • 복수 모델에 대한 평가 전 사이클 수행 및 평가 보고서 작성
    • 채점 기준·평가 데이터 타당성 점검 결과 및 개선안 도출
    • 모델별 권장 서빙 설정 가이드 작성
  • Track 2
    • 자연어로 핵심 플랫폼 관리 기능(세션 생성, 자원 할당, 모델 서빙 등)을 수행하는 에이전트 동작 데모
    • 클러스터 모니터링·장애 예측 알림 에이전트의 플랫폼 연동 및 실제 시나리오 기반 검증
    • 두 에이전트의 설치·운영 가능한 제품 패키지 구성
    • 사용자 문서 및 데모 시나리오 작성
• 자격요건
  • 공통
    • Linux 및 Git 기반 개발 환경 경험
    • 영문 기술 문서를 읽고 한국어로 정리·공유하는 커뮤니케이션 역량
    • AI 기술과 소프트웨어에 대한 관심과 문제를 끝까지 해결하려는 적극적인 태도
  • Track 1
    • PyTorch 및 Hugging Face 생태계 활용 경험
    • LLM 추론 서빙 경험 (vLLM, SGLang 등)
    • 평가 지표 및 실험 설계에 대한 이해 (평가 지표가 무엇을 측정하는지 설명할 수 있는 수준, 표본 수·오차 등 기본 개념 이해)
  • Track 2
    • LLM 에이전트 프레임워크 또는 Tool Calling 기반 개발 경험
    • LLM 플랫폼·API를 활용한 에이전틱 워크플로우 구축 경험
    • REST API 설계 및 웹 서비스 개발에 대한 기초 지식
    • 컨테이너 환경(Docker) 사용 경험
• 우대사항
  • 공통
    • Backend.AI 또는 MLOps 플랫폼 사용 경험
    • GPU 환경에서의 모델 학습·서빙 경험
    • 오픈소스 기여, 기술 블로그 또는 발표 경험
  • Track 1
    • LLM 벤치마크 구축 또는 LLM-as-judge 설계 경험
    • 양자화(AWQ, GPTQ, FP8 등) 실측 경험
    • 통계적 유의성 검정 등 평가 결과 분석 경험
    • 폐쇄망 환경 작업 경험
  • Track 2
    • Backend.AI Go 및 토큰팩토리(Token Factory)를 활용한 AI 에이전틱 워크플로우 구축 경험
    • Google ADK, MCP 등 최신 에이전트 기술 스택 경험
    • 시계열 메트릭 기반 이상 탐지 또는 모니터링 시스템(Prometheus, Grafana 등) 경험
    • 채팅형 UI 개발 경험
    • 제품 문서화 경험
• 근무조건 및 복지
  • 래블업 본사 (선정릉역 1분 거리) 근무
  • 주 5일 일 8시간 근무 (10-19시 기준)
  • 인턴 기간 중 월 1회 휴가 제공
  • 개발자 커뮤니티 및 행사 참여 기회 제공
  • 점심 식대 지원
  • 맛있는 간식 상시 보유
• 채용 과정
  • 서류전형 > 면접전형 > 최종합격
    • 서류 모집 기간: 공고 게시일 ~ 2026년 11월 15일(일) 23:59
    • 면접 기간: 2026년 11월 18일(수) ~ 11월 27일(금)
    • 최종 합격 안내: 2026년 12월 첫째 주 예정
  • 인턴십 모집 분야: Agentic AI / Research Track 1 & 2 / Frontend / GTM 
    - 겨울 인턴십의 여러 분야에 중복 지원할 수 있으며, 지원서에 희망 순위(최대 2지망)를 적어 주세요. 
    지원 순위는 배정에 참고하며, 2지망 지원이 평가에 불리하게 작용하지 않습니다.  
  • 아래 지원 링크를 통해 지원서 작성 후 자유 양식의 이력서(CV) 파일을 첨부해 주시기 바랍니다.
  • 제출하신 내용 중 허위사실이 확인되거나 근무에 결격사유가 발생하는 경우 채용이 취소될 수 있습니다.