네이버 클라우드
전형 안내
전형 단계와 각 단계에서 확인할 내용을 함께 정리했습니다.
서류
상세 내용
NAVER Cloud Careers NAVER Cloud Careers Teams Tech Design Service & Business Corporate People Benefits Value Jobs Login FAQ Teams Tech Design Service & Business Corporate People Benefits Value Jobs Login Login FAQ --> Search Jobs 검색 아이콘 Filter 직군/직무 Tech 전체 Software Development Frontend Android iOS Backend AI/ML Data Engineering Embedded SW Hardware Development Hardware Infra Engineering Infra Engineering Data Center Engineering Security Security Tech Operations Tech Management QA 공통 공통 Cloud Consulting Cloud Solution Architect Design 전체 Product Design Product Design Visual Comm. & Brand Design Visual Comm. & Brand Design Interactive Design Interactive Design Experience Insight & Planning Experience Insight & Planning 공통 공통 Service & Business 전체 Product Development Product Development Content Development Content Development Business Development Business Development Trust&Safety Trust&Safety 어카운트/세일즈 어카운트/세일즈 공통 공통 Corporate 전체 Marketing Marketing Finance 재무기획 회계 세무 Service Infra 운영관리 구매 Corporate Development Corporate Strategy Compliance Risk Management 내부감사 Legal 법무 Communication Strategic Communication HR Human Resources Employee Relations Talent Acquisition Culture Experience Assist 채용운영 통번역 비서 기사 운영지원 고용형태 정규 계약 인턴 경력 신입 경력 무관 근무지 분당 서울 춘천 세종 글로벌 Clear filters filter 닫기 [NAVER Cloud] HyperCLOVA X Multimodal Model Recipe (체험형 인턴) 모집 부서 NAVER Cloud 모집 분야 Tech 모집 분야 AI/ML 모집 경력 신입 근로 조건 인턴 모집 기간 2026.03.30 ~ 2026.04.08 (18:00) Share Save 주소가 복사되었습니다. 원하는 곳에 붙여넣기(Ctrl+V)해 주세요. 닫기 버튼 네이버 블로그 네이버 카페 라인 링크드인 카카오톡 페이스북 URL 복사 지원하기 입사지원은 PC를 이용해주세요. 부서소개 저희 부서는 HyperCLOVA 언어 모델의 능력과 아키텍처를 기반으로, 이미지와 비디오 등의 Vision 도메인으로의 기능 확장을 위한 Multimodal LLM (LLaVA, Qwen-VL, DeepSeek VL 등)을 개발하고 있습니다. 2024년 9월에 HyperCLOVA X에 이미지 인식 기능을 출시하였으며, 최종적으로는 Vision 이해로의 확장에서 그치는 것이 아닌 Native Multimodal 및 입출력 측면에서 Any to Any 까지의 확장을 목표로 하고 있습니다. 또한 학습 효율성을 증대시키고 전반적인 모델 성능의 향상을 꾀하는 것을 목표로 추가적인 양질의 데이터를 발굴하고 제작하거나 기존에 확보된 데이터들을 여러 방법론을 통하여 (Model Driven) 정교하게 Filtering하고 Curation함으로써 최적의 모델 학습 Recipe를 탐색하고 있습니다. 이를 통해 보다 높은 성능의 Benchmark 성능 도달을 위하여 노력하고 있습니다. 담당업무 ※ 인턴십 기간 중 부여된 과제에 따라, 아래 업무 중 일부를 중심으로 실무를 경험하게 됩니다. • Vision Language Model 의 주기적인 대규모 학습 공정 수행 • Video 등의 새로운 모달리티 및 Computer-Use 등의 추가 시나리오 대응 • Vision MOE, Vision-RLHF 공정을 위한 데이터 확보 • Multimodal LLM 학습 전체 단계에 이르는 데이터셋 설계 및 평가 • 광범위한 Domain & Task 의 Multimodal LLM 데이터에 대하여 서로의 영향도 및 최종 성능에 미치는 영향 탐구 • 시나리오 특화 데이터 확보 및 최종 모델 성능 영향 증진 • Multimodal Data Filtering Method 개발 및 모델 학습 · 분석 • 최적의 Data Recipe 탐색을 위한 Curation Method 개발 및 모델 학습 · 분석 지원자격 • 국내/외 정규대학(학사) 재학생 또는 기졸업자 • 인턴십 기간(약 3개월) 동안 Full-Time 근무가 가능하신 분 • Vision Language Model (LLaVA, Qwen VL, DeepSeek VL) 에 대한 기