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.