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
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개인정보 수집 항목
- 성명(한글/영문), 연락처(휴대폰 번호), 이메일 주소, 학력 사항, 경력 사항, 어학 및 기술 자격 사항, 주소, 병역 사항
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개인정보 수집 및 이용 목적
- 본인 확인 및 채용 과정에서의 서류 심사/면접의 근거자료 활용
- 수시 채용 및 인재 발굴을 위한 인력풀 활용
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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
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개인정보 수집 항목
- 비상 연락처, 지원자 본인이 작성 및 입력한 내용, 채용 프로세스상에서 생성된 정보
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개인정보 수집 및 이용 목적
- 채용 과정에서의 서류 심사/면접의 근거자료 활용
- 수시 채용 및 인재 발굴을 위한 인력풀 활용
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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 | 채용 전형 종료시까지 |
제네시스랩 | 인적성 검사 | 성명, 이메일 | 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.
(인재풀) MLOps Engineer
해당 채용 공고는 인재풀 형태로 운영되고 있습니다.
등록하신 지원서는 주기적인 검토가 진행되며, 적합한 포지션이 오픈 될 경우 개별 연락 드립니다.
(*별도의 결과 안내는 드리지 않으니 참고 부탁드립니다.)
팀 소개
Platform&Infra팀은 AI 모델의 개발부터 서비스 운영을 위한 배포에 이르기까지 AI 모델의 수명 주기를 최적화하고, 효율적으로 관리하기 위한 MLOps 파이프라인을 구축합니다. 또한 AI 서비스의 안정적인 운영 지원을 위한 보안성 강화, 인프라 관리 및 자원 최적화 업무를 수행합니다.
수행 업무
- AI 모델 학습/추론을 위한 플랫폼을 설계하고 개발합니다.
- 학습, 추론, 모니터링이 포함된 Container-native Workflow를 개발하고 운영합니다.
- Kubernetes 환경에서 Micro-service Architecture 기반의 서비스를 개발하고 운영합니다.
- 다양한 도메인의 ML/DL 모델을 최적화하고, 서비스 환경에 맞게 배포 및 운영합니다.
지원자격
- GCP, AWS, Azure 같은 Public Cloud에서 AI 관련 개발 경험이 있으신 분
- Kubernetes를 구축하고, Docker 및 Kubernetes 환경에서 서비스를 배포/운영해본 경험이 있으신 분
- 모델의 성능 개선을 위해 모니터링 시스템을 구축하고, 이를 바탕으로 성능을 개선해본 경험이 있으신 분
- ML/DL에 대한 기본적인 이해가 있고, 이를 활용하여 시스템을 설계하거나 문제를 해결해본 경험이 있으신 분
우대사항
- CI/CD 도구(Helm, Kustomize, ArgoCD 등)를 활용한 개발 및 운영을 해봤으면 좋아요.
- Infrastructure-as-a-Code (Terraform 등) 기반의 인프라 관리를 해봤으면 좋아요.
- AI Serving Framework (Triton, TensorRT LLM, vLLM, SGLang 등)를 사용해봤으면 좋아요.
- Workflow 관리 도구(Airflow, Kubeflow, Argo Workflows 등)를 활용해봤으면 좋아요.
- On-Premise 환경에서 서비스 개발 및 운영을 해봤으면 좋아요.
- 머신러닝 모델을 경량화하거나 서빙을 최적화해봤으면 좋아요.
- 복잡한 기술 개념을 명확하고 쉽게 설명하는 커뮤니케이션을 해봤으면 좋아요.
전형 절차
- 서류심사 → 코딩테스트 → 1차 직무 인터뷰(온라인) → 2차 직무 인터뷰(온라인) → LG AI Fit Check(온라인) → Culture Fit 인터뷰(오프라인)
* 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.
