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Open nowPosted 106 days ago

Research Scientist/Engineer - Agent Memory

LG AI Research37 open roles

Where
Gangseo-gu, Seoul, South Korea
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowResearch Scientist/Engineer - Agent MemoryLG AI Research · Gangseo-gu, Seoul, South Korea

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on LG AI Research's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

13.9% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. LG AI Research postings stay open a median of 43 days.

Share of postings closed within
  1. 2.2%1 day
  2. 4.7%3 days
  3. 13.9%7 days
  4. 22.4%14 days
  5. 38.1%30 days
  6. 59.0%60 days
This job: posted 106 days ago

LG AI Research median: 43 days open

The posting

*본 채용 공고는 정식 지원 경로가 아닙니다. https://www.lgresearch.ai/careers 를 통해 지원 부탁드립니다.

팀 소개

Language Lab은 음성 및 언어처리 분야의 기술적 난제 해결을 위한 핵심 선행기술을 연구하며 Learning-by-Reading AI 확보를 통한 LG 그룹차원의 챗봇, 음성 에이전트 등 Language 분야 서비스 혁신 이라는 비전을 가지고 있습니다. Language Lab 산하 Agent Architecture Tech Cell은 AI Agent를 안정적으로 실행하고, 개인과 조직의 업무 맥락을 지속적으로 활용할 수 있도록 Agent Harness와 Agent Memory를 개발합니다. 본 포지션은 이 중 Agent Memory 제품의 기술 방향을 수립하고 개발을 주도하는 역할을 담당합니다.

수행 업무

  • 개인과 조직의 업무 맥락을 지속적으로 저장하고 활용할 수 있는 Agent Memory 제품과 기술 아키텍처를 설계하고 개발합니다.
  • 대화, 문서 및 업무 이력에서 기억할 정보를 추출하고 구조화합니다.
  • 기존 Memory의 갱신, 병합, 삭제 및 최신성 관리 방식을 개발합니다.
  • 사용자의 요청과 상황에 적합한 Memory를 검색하고 Agent의 Context로 제공하는 기능을 개발합니다.
  • 여러 AI Agent가 개인과 조직의 지식 및 업무 맥락을 공유하고 이어받을 수 있는 공통 Memory Layer를 설계합니다.
  • 최신 Agent Memory 연구와 오픈소스를 검증하고, 실제 사용자와 조직이 활용할 수 있는 제품으로 구현합니다.

이런 분과 함께하고 싶습니다

  • Agent Memory를 단순한 대화 저장이나 RAG 기능이 아니라 독립적인 제품 문제로 바라보는 분
  • Memory, Knowledge Base, Conversation History 및 Agent State의 차이를 구분하고 설명할 수 있는 분
  • 새로운 기술을 빠르게 실험하면서도 실제 사용자와 조직의 문제를 기준으로 우선순위를 정하는 분
  • 처음부터 완전한 플랫폼을 만들기보다 가치가 명확한 Use Case부터 MVP로 검증하는 분
  • 동작하는 프로토타입을 만드는 것에서 끝나지 않고 제품 수준의 시스템으로 발전시킬 수 있는 분
  • 모델, 검색, 데이터 및 Backend 구조를 종합적으로 바라보고, Agent가 Memory를 활용하는 방식을 이해하시는 분
  • 연구와 개발 결과를 다른 개발자가 재사용할 수 있는 API, 코드 및 문서로 정리하는 분

지원 자격

  • NLP, LLM 또는 소프트웨어 분야에서 4년 이상의 연구·개발 경력이나 이에 준하는 역량을 보유하신 분
  • 컴퓨터공학, 인공지능, 소프트웨어 또는 관련 분야 학사 이상이거나 이에 준하는 실무 역량을 보유하신 분
  • LLM, NLP, RAG, 검색, Knowledge Graph 또는 개인화 기술 중 하나 이상을 활용해 제품이나 시스템을 주도적으로 개발한 경험이 있으신 분
  • 하나 이상의 기술 과제를 설계부터 구현, 평가 및 제품 적용까지 독립적으로 수행한 경험이 있으신 분
  • Python을 활용해 제품 또는 서비스 수준의 소프트웨어를 개발할 수 있으신 분
  • REST API 또는 비동기 Backend 시스템을 설계하고 개발한 경험이 있으신 분
  • 요구사항을 구체적인 MVP와 단계별 개발 범위로 정의할 수 있으신 분
  • 실험 가설과 평가 기준을 정의하고 정량·정성 결과를 분석할 수 있으신 분
  • 논문, 오픈소스 및 기술 문서를 이해하고 실제 시스템에 적용할 수 있으신 분
  • Git 기반 협업 개발 및 코드 리뷰 경험이 있으신 분

우대사항

  • 인공지능, 자연어처리 관련 분야의 석사·박사 학위를 보유하신 분
  • Agent Memory 또는 장기 대화 Context 관리 기능을 구현한 경험이 있으신 분
  • 사용자 프로필, 개인화, 추천 또는 장기 사용자 모델링 시스템을 개발한 경험이 있으신 분
  • Keyword Search, Vector Search, Hybrid Search, Re-ranking 또는 Knowledge Graph 등 검색 및 지식 구조화 기술을 활용한 경험이 있으신 분
  • Memory의 중복 제거, 충돌 해결, 갱신, 망각 또는 삭제 정책을 설계한 경험이 있으신 분
  • LLM 또는 검색 시스템의 평가 데이터셋과 자동 평가 체계를 구축한 경험이 있으신 분
  • FastAPI, gRPC, Docker, Kubernetes 또는 Cloud 환경에서 AI 서비스를 운영한 경험이 있으신 분
  • 오픈소스 기여, 논문 게재, 특허 출원 또는 기술 문서 작성 경험이 있으신 분

전공

  • 컴퓨터공학, 인공지능, 소프트웨어
  • 학사 졸업 후 4년 이상 유관 경력 보유자 혹은 인공지능, 자연어처리 관련 분야의 석사/박사 학위 보유자

전형 절차

  • 서류심사 → 코딩테스트/LG Way Fit Test(온라인) → 1차 기술 인터뷰(온라인) → 2차 Culture Fit 인터뷰(온사이트) → 처우 협의 * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다. * 기술 면접 시 개인 Research area 위주의 포트폴리오 발표가 예정된 점 참고 부탁드립니다.

현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다. 지원시 문제가 있을 경우 [email protected] 로 문의 부탁드립니다.

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against LG AI Research's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on LG AI Research's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    LG AI Research's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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By hand5–10
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Before you press

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

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