Job Description
1) Hanwha Life: AI Modeling Research & Application
2) Hanwha General Insurance: AI Modeling Research & Engineer
*Final candidates will be assigned to one of the above positions based on the interview
results.
1) [Hanwha Life]: AI Modeling Research & Application
- LLM Agent System Development
- LLM Training Data & Evaluation
- AI Service Development
2) [Hanwha General Insurance]: AI Modeling Research & Engineer
- AI Research
- AI Model Engineering
[Hanwha Life]: AI Modeling Research & Application
[Required]
- Language requirements : Fluent in Korean and English (written and spoken)
- Experience training large-scale models using frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or JAX
- Familiarity with open-source model distribution platforms (e.g. Hugging Face)experience
- Experience with or understanding of agentic AI frameworks and environments
- Currently enrolled in a related field
[Preferred]
- Experience in Korean sLLM research or product development
- Authorship of papers at top NLP/ML conferences (e.g. ACL, EMNLP, ICML)
- Experience building applications with Flask, FastAPI, Streamlit, or Gradio
[Hanwha General Insurance]: AI Modeling Research & Engineer
[Required]
- Language requirements : Fluent in Korean and English (written and spoken)
- Bachelor’s degree (or expected) in AI, Computer Science, Mathematics, or a related field
- Solid understanding of machine learning and generative AI, with hands-on development
experience
[Preferred]
- Experience publishing research papers or completing research-level projects
- Experience developing conversational agents, such as AI assistants or chatbots
- Resume
- Case Study answer
※ You may submit your case study in either Korean
Case Study
Q1. 암보험에 가입하려는 고객을 상담하는 챗봇을 생각해봅시다.
1. 암보험을 가입하려는 고객이 문의할만 한 문장들을 카테고리화 해봅시다.
(어떤 보험이 있는지 묻을수도 있고, 보험료가 얼마인지 물을수도 있겠습니다, 또 챗봇의 말에 긍정할수도 있고 부정할수도 있습니다.)
2. LLM을 활용해서 해당 문장의 유형 분류하는 유형 분류기를 만들어봅시다.
예를 들어서 ""안녕하세요!""라는 질문이 들어오면 ""greet""이라는 카테고리를 출력하여야 합니다.
3. (Optional) LangGraph, LangChain등을 활용해서 해당 유형에 알맞은 메세지를 출력하는 암보험 상담 챗봇을 만들어봅시다."
-------------------------------------------------------
Q2. SLM(Small Language Model)을 이용한 사내 지식(규정, 상품, 업무매뉴얼 등) 기반 챗봇 서비스를 구축하려 합니다.
위 조건 하에 다음에 대해 서술해 주세요:
1) 금융권 망분리 규제 및 제한된 리소스(GPU 자원, 개발 시간) 상황을 고려한 최적의 아키텍처 구성 전략
2) 발생 가능한 문제들의 원인 진단 방법과 해결 방안 및 각 방안의 트레이드오프
Logistics & Disclaimer
Job Description
1) Hanwha Life: AI Modeling Research & Application
2) Hanwha General Insurance: AI Modeling Research & Engineer
*Final candidates will be assigned to one of the above positions based on the interview
results.
1) [Hanwha Life]: AI Modeling Research & Application
- LLM Agent System Development
- LLM Training Data & Evaluation
- AI Service Development
2) [Hanwha General Insurance]: AI Modeling Research & Engineer
- AI Research
- AI Model Engineering
[Hanwha Life]: AI Modeling Research & Application
[Required]
- Language requirements : Fluent in Korean and English (written and spoken)
- Experience training large-scale models using frameworks such as PyTorch, TensorFlow, or JAX
- Familiarity with open-source model distribution platforms (e.g. Hugging Face)experience
- Experience with or understanding of agentic AI frameworks and environments
- Currently enrolled in a related field
[Preferred]
- Experience in Korean sLLM research or product development
- Authorship of papers at top NLP/ML conferences (e.g. ACL, EMNLP, ICML)
- Experience building applications with Flask, FastAPI, Streamlit, or Gradio
[Hanwha General Insurance]: AI Modeling Research & Engineer
[Required]
- Language requirements : Fluent in Korean and English (written and spoken)
- Bachelor’s degree (or expected) in AI, Computer Science, Mathematics, or a related field
- Solid understanding of machine learning and generative AI, with hands-on development
experience
[Preferred]
- Experience publishing research papers or completing research-level projects
- Experience developing conversational agents, such as AI assistants or chatbots
- Resume
- Case Study answer
※ You may submit your case study in either Korean
Case Study
Q1. 암보험에 가입하려는 고객을 상담하는 챗봇을 생각해봅시다.
1. 암보험을 가입하려는 고객이 문의할만 한 문장들을 카테고리화 해봅시다.
(어떤 보험이 있는지 묻을수도 있고, 보험료가 얼마인지 물을수도 있겠습니다, 또 챗봇의 말에 긍정할수도 있고 부정할수도 있습니다.)
2. LLM을 활용해서 해당 문장의 유형 분류하는 유형 분류기를 만들어봅시다.
예를 들어서 ""안녕하세요!""라는 질문이 들어오면 ""greet""이라는 카테고리를 출력하여야 합니다.
3. (Optional) LangGraph, LangChain등을 활용해서 해당 유형에 알맞은 메세지를 출력하는 암보험 상담 챗봇을 만들어봅시다."
-------------------------------------------------------
Q2. SLM(Small Language Model)을 이용한 사내 지식(규정, 상품, 업무매뉴얼 등) 기반 챗봇 서비스를 구축하려 합니다.
위 조건 하에 다음에 대해 서술해 주세요:
1) 금융권 망분리 규제 및 제한된 리소스(GPU 자원, 개발 시간) 상황을 고려한 최적의 아키텍처 구성 전략
2) 발생 가능한 문제들의 원인 진단 방법과 해결 방안 및 각 방안의 트레이드오프
Logistics & Disclaimer