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.

Research Scientist - Industrial Optimization

팀 소개

Data Intelligence Lab은 최신 Deep Learning 알고리즘을 연구/개발하여 고도화 된 데이터 분석 및 예측과 복잡한 데이터의 최적화를 수행합니다.
이를 통해 산업에 적용할 수 있는 실용적 기술을 통해 그룹의 다양한 사업적 난제를 해결하고, 업무 효율화 및 생산성 향상, 제품 기능 개선을 추진합니다.


그 중 제품 설계, 제조, 생산·운영 등 다양한 산업 영역의 복잡한 의사결정 문제를 AI 기반 최적화 기술로 해결하는 Industrial Optimization Tech Cell에서

함께할 연구자를 찾습니다.

Industrial Optimization Tech Cell에서는 산업 현장의 다양한 문제를 최적화 문제로 정의하고, Operations Research와 Mathematical Optimization을
기반으로 Machine Learning, Reinforcement Learning, Large Language Models(LLMs) 등의 기술을 결합한 새로운 최적화 방법론을 연구합니다.

특히 LLM의 reasoning 및 tool use 능력을 활용해 문제 정식화, 해결 전략 수립, 탐색 및 의사결정 등 optimization workflow를 지능화하고, 연구 결과를
실제 산업 시스템과 제품으로 발전시키는 것을 목표로 합니다.


현실의 복잡한 문제를 구조화하고 최적화 문제로 정의하는 데 흥미가 있으신 분,
전통적인 Optimization과 최신 AI 기술을 결합해 새로운 해결 방법을 만들어 보고 싶으신 분,
그리고 그 연구 결과를 실제 산업 현장에서 활용 가능한 기술과 시스템으로 발전시키고 싶은 분을 기다립니다.



수행 업무

[Industrial Optimization 문제 정의 및 해결]

  • 제품 설계, 제조, 생산계획, 자원배분 등 실제 산업 문제를 수리 최적화 문제로 정의하고 모델링
  • 문제 구조와 제약조건을 분석하여 적합한 optimization 방법론과 해결 전략을 설계
  • 실제 데이터를 기반으로 알고리즘의 성능과 사업적 효과를 검증

[LLM 기반 Optimization 연구 및 개발]

  • LLM의 reasoning, planning, tool use를 활용하여 optimization problem-solving 과정을 고도화
  • 문제 정식화, 해결 전략 생성, solver 및 simulator 연계 등 LLM 기반 optimization agent 기술 연구
  • Operations research와 machine learning, reinforcement learning을 결합한 새로운 optimization 방법론 개발


지원자격

  • Computer science, industrial engineering, operations research, applied mathematics 또는 관련 분야의 석사 이상 학위
  • Operations research 및 mathematical optimization에 대한 이해
  • Mathematical programming, combinatorial optimization, sequential decision-making 등 optimization 관련 연구 또는 개발 경험 
  • 복잡한 문제를 분석하고 수학적 또는 데이터 기반 문제로 정의할 수 있는 역량
  • 연구 아이디어를 구현하고 실험을 통해 검증할 수 있는 개발 역량

 

우대사항

  • 실제 문제를 operations research 관점에서 구조화하고 최적화 문제로 정식화하여 해결한 경험
  • Combinatorial optimization, scheduling, routing, resource allocation 등 복잡한 의사결정 문제에 대한 연구 또는 개발 경험
  • LLM의 reasoning, planning, tool use를 활용하여 optimization의 modeling, search, decision-making 과정을 고도화한 연구 경험
  • 제조, SCM, 생산계획, 설계 자동화 등 실제 산업 문제를 해결한 경험
  • 연구 결과를 실제 운영 가능한 AI 시스템으로 설계·구현·운영한 경험
  • 국제 주요 AI/ML/OR 학회 및 저널 연구 실적


전공

  • 인공지능, 컴퓨터공학, 전자공학, 전기공학 등


전형절차

  • 서류심사 → 코딩테스트(온라인) & LG Way Fit Test(인성검사)→ 기술 인터뷰(비대면) → 최종 Culture Fit Interview(대면)

       * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내 해 드립니다.



현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아님으로, 전문연구요원 채용 및 전직이 불가함을 알려드립니다.

지원시 문제가 있을 경우 careers@lgresearch.ai 로 문의 부탁드립니다.