AI 엔지니어 (Model) (AI Engineer)

# 합류하게 될 팀에 대해 알려드려요
- Applied AI Team은 토스 구성원이 AI로 더 잘 일할 수 있도록 만드는 팀이에요. AI를 단순히 가져다 쓰는 것을 넘어, 현업의 문제 안으로 직접 들어가 AI 기반 제품과 워크플로우를 처음부터 끝까지 설계하고 운영해요.
- 그중 모델 파트는 토스가 외부 상용 LLM에 의존하던 고비용 유스케이스를 직접 학습한 모델로 내재화하는 일을 해요.
- 단기적으로는 고비용 LLM 사용 케이스를 내재화 모델로 대체해 나가고, 장기적으로는 Open weights LLM을 기반으로 한국어와 토스 도메인 역량을 강화하며, 사내 데이터와 피드백을 지속적으로 반영하는 continual learning 체계를 구축하는 것을 목표로 해요.
- AI Engineer (Model)은 데이터 구축부터 모델 학습, 평가 체계까지 모델을 만드는 전 과정을 책임지며, 토스가 자체 모델 역량을 갖추는 데 핵심적인 역할을 하게 돼요.
- **토스 데이터 조직에 대해 더 알아보고 싶다면?** [→ *토스 Data Division 위키*]()

# 합류하면 함께 할 업무에요
- **데이터 구축**
- 토스의 실제 서비스 데이터를 LLM이 학습할 수 있는 고품질 데이터셋으로 구축해요.
- 실험 기반으로 데이터를 정제하고, 최적의 데이터 분포를 탐색하며, 이를 안정적으로 재현하는 데이터 파이프라인을 구축해요
- **모델 학습**
- Post-training, continual learning을 위한 최적의 학습 파이프라인을 탐색해요
- 케이스별 요구 성능·latency·비용 제약을 만족하는 학습 전략을 탐색하여 주어진 문제를 해결해요.
- **평가 benchmark 구축**
- 토스 서비스에서의 실제 성능과 범용 성능을 종합적으로 평가하는 benchmark를 구축해요.
- 평가 결과 분석을 통해 새로운 데이터와 학습 방식에 대한 인사이트를 도출해요

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