입사지원자 개인정보 수집·이용 및 제공 동의서

LG AI연구원(이하 “연구원”)은 입사 지원자의 개인정보 수집·이용, 업무 위탁에 관한 내용을 관계 법령에 따라 아래와 같이 고지하오니 동의해 주시기를 바랍니다.

(필수) 개인정보의 수집 및 이용

  • 개인정보 수집 항목
    • 성명(한글/영문), 연락처(휴대폰 번호), 이메일 주소, 생년월일, 성별, 학력 사항, 경력 사항, 어학 및 기술 자격 사항, 주소, 병역 사항
  • 개인정보 수집 및 이용 목적
    • 본인 확인 및 채용 과정에서 서류 심사/면접의 근거자료로 활용
    • 채용 전형 진행 시 개인식별정보로 활용
    • 수시 채용 및 인재 발굴을 위한 인력풀 활용
  • 개인정보 보유 및 이용 기간
    • 채용 지원자 정보는 입사 지원일로부터 3년간 보관합니다. 다만, 입사 지원자가 개인정보의 삭제를 요청하는 경우에는 바로 해당 개인정보를 삭제합니다.
    • ※ 입사 지원자는 개인정보 수집 및 이용과 관련하여 동의를 거부할 권리가 있으나, 동의 거부 시 회사는 공정한 채용을 진행할 수 없으므로 지원에 제약사항이 발생할 수 있습니다.

(선택) 개인정보의 수집 및 이용

  • 개인정보 수집 항목
    • 비상 연락처, 지원자 본인이 작성 및 입력한 내용, 채용 프로세스상에서 생성된 정보
  • 개인정보 수집 및 이용 목적
    • 채용 과정에서의 서류 심사/면접의 근거자료 활용
    • 수시 채용 및 인재 발굴을 위한 인력풀 활용
  • 개인정보 보유 및 이용 기간
    • 채용 지원자 정보는 입사 지원일로부터 3년간 보관합니다. 다만, 입사 지원자가 개인정보의 삭제를 요청하는 경우에는 바로 해당 개인정보를 삭제합니다.
    • ※ 입사 지원자는 개인정보 수집 및 이용과 관련하여 동의를 거부할 권리가 있으나, 동의 거부 시 회사는 공정한 채용을 진행할 수 없으므로 지원에 제약사항이 발생할 수 있습니다.

■ 개인정보 취급업무 위탁 고지사항

수탁업체

업무 내용

제공하는 개인정보 항목

보유 및 이용 기간

Greenhouse Software, Inc.

채용 홈페이지 운영

이력서 포함 입사 지원시 제출한 개인 정보

지원일로부터 3년

Codility Limited

개발 기술 평가

성명, 이메일 주소

채용 전형 종료시까지

ACGR

인적성 검사

성명, 휴대폰 번호, 생년월일, 성별

채용 전형 종료시까지

KMI 한국의학연구소

채용 건강검진

-

채용 전형 종료시까지

■ 채용 서류 반환

  • 채용 절차의 공정화에 관한 법률(채용절차법)" 제11조에 따라, 최종 합격자를 제외한 지원자의 경우 채용 사이트 및 전자우편 외의 방법으로 제출한 채용 서류를 반환받을 수 있습니다.
  • 최종 전형이 종료된 시점으로부터 180일 이내 채용 서류 반환 청구에 관한 내용을 careers@lgresearch.ai 로 요청하시면 14일 이내 반환해 드립니다.

LG AI연구원에 제출하신 정보는 채용을 위한 검증, 수시 채용 및 인재 발굴을 위한 인력풀 활용의 목적으로만 이용되며, 그 이외의 목적으로는 이용되지 않습니다.

RECRUIT
    첫 페이지 0 / Page 마지막 페이지
    RECRUIT
    sns_fb sns_tw sns_in

    AI Data Engineer

    팀 소개

    LG AI Research는 EXAONE을 비롯한 대규모 AI 모델 연구·개발을 통해 산업 전반의 AI 전환을 선도하고 있습니다. 

    연구 과정에서는 학습 데이터셋, 벤치마크, 모델, 로그 등 매우 다양한 유형의 대규모 데이터가 끊임없이 생성·활용되고 있습니다.

     

    Product Unit 산하 Data Governance팀은 이러한 연구 데이터를 축적–정제–관리–모니터링하는 통합 데이터 플랫폼을 직접 개발하고, 

    나아가 데이터의 수집·분류·품질·버전·검색·공유·접근제어를 아우르는 데이터 거버넌스 전체 체계를 수립하고 있습니다.

    저희의 목표는 단순히 데이터를 저장·관리하는 것을 넘어, 연구 데이터를 체계적으로 정리하고 일관된 기준으로 운영함으로써 연구의 효과와 속도를 높이는 조직 체계로 정비해 나가는 것입니다. 

     

    현재 여러 연구 랩이 데이터를 독립적으로 관리하며 발생하는 검색·버전·공유·거버넌스의 한계를 해소하고, 페타바이트(PB) 규모의 연구 데이터를 안정적으로 운영하여 연구원이 데이터 고민 없이 연구에 몰입할 수 있는 환경을 만들고 있습니다.이러한 방향을 데이터 플랫폼 아키텍처 관점에서 함께 설계하고 구현해 나갈 분을 찾고 있습니다.

    수행 업무

    • 연구 데이터를 안정적으로 관리·활용할 수 있는 통합 데이터 플랫폼의 설계·구축·운영 (API, CLI, Web등)
    • 데이터의 검색·분류·품질·접근제어를 아우르는 데이터 거버넌스 체계 수립·구축·운영
    • 대규모 데이터의 성능·비용·안정성 최적화 및 안정적 운영 체계 구축
    • 플랫폼 전반의 운영 신뢰성 확보(모니터링·장애 대응 등)


    지원자격

    • Python 등 기반의 백엔드 개발 역량과 API·CLI·Web 등 사용자 인터페이스 형태의 서비스/플랫폼을 설계·구현해 본 경험
    • 정형/비정형 데이터 파이프라인(수집·가공·저장·추출) 설계·개발 경험
    • 대규모·분산 시스템 설계 원칙에 대한 이해와 구현·운영 경험
    • 클라우드(GCP, AWS 등) 기반 스토리지·컴퓨팅 리소스를 활용한 데이터 인프라 구축·운영 경험
    • 컨테이너 오케스트레이션(Kubernetes 등) 기반 서비스 배포·운영 및 운영 자동화 경험
    • Linux 환경 개발에 익숙하고, 모니터링·장애 대응 등 운영 관점에 대한 이해와 다양한 이해관계자와의 원활한 기술 커뮤니케이션 역량

    우대사항

    • 기업 내 데이터 중앙화 프로젝트 수행 또는 데이터 거버넌스 체계 수립 경험
    • 메타데이터 카탈로그/계보/정책 시스템 운영 경험 (예: Unity Catalog, DataHub, Hive Metastore 등)
    • 서비스 운영 데이터부터 AI 연구·개발 데이터(학습 데이터셋, 벤치마크, 모델, 사용자로그 등)까지 폭넓은 유형의 데이터를 다뤄본 경험
    • LLM, VLM 등 주요 AI 모델의 학습/추론/평가  데이터 파이프라인에 대한 이해
    • 대규모 데이터 처리 프레임워크 활용 경험 (예: Apache Spark, Trino, Flink 등)
    • IaC / GitOps 기반 인프라 관리 경험 (예: Helm, Terraform, ArgoCD 등)

    전형 절차

    • 서류심사 →  LG Way Fit Test & 코딩테스트 → 1차 기술 인터뷰(온라인) → 2차 직무 인터뷰 (온라인) → 최종 인터뷰(온사이트)

     

    현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.
    지원 시 문제가 있을 경우 careers@lgresearch.ai로 문의 부탁드리겠습니다.