
Scatter Lab offers zeta, an AI-powered entertainment service that redefines interactive storytelling and user engagement. Unlike traditional media, zeta allows users to actively co-create narratives…

Scatter Lab offers zeta, an AI-powered entertainment service that redefines interactive storytelling and user engagement. Unlike traditional media, zeta allows users to actively co-create narratives…
스캐터랩 ML Researcher 의 이야기를 담았어요.
스캐터랩 ML Resercher 들은 어떤 문제들을 풀고 있을까요?
https://blog.scatterlab.co.kr/104253
https://blog.scatterlab.co.kr/유저와-함께-만드는-llm-제타에-preference-optimization-도입하기-17213
회사 및 제품 소개 : 스캐터랩 및 제타
스캐터랩은 AI 엔터테인먼트 플랫폼 ‘제타’를 만드는 회사입니다. 제타는 유저가 주인공이 되어 AI와 함께 캐릭터, 세계관, 상황을 실시간으로 만들어가는 스토리 기반 엔터테인먼트 서비스입니다. 정해진 콘텐츠를 수동적으로 소비하는 것이 아니라, 유저가 선택하고 개입하며 자신만의 이야기를 능동적으로 써 내려갑니다.
제타는 한국과 일본에서 이미 업계 1위를 차지하고 있으며, 그 격차는 계속 벌어지고 있습니다. 전체 매출의 60% 이상이 해외에서 발생하고 있으며, 일본 유저의 주간 평균 사용시간은 27시간에 달합니다. 최근 미국에도 서비스를 출시하여 다양한 문화권의 유저들이 제타의 스토리 경험을 즐기고 있습니다.
스캐터랩은 한국과 일본에서 축적한 성공 경험을 바탕으로, 글로벌 시장에서 AI 엔터테인먼트의 새로운 기준을 만들어가고자 합니다.
포지션
소개스캐터랩의 ML Researcher는 자체 모델로 유저들에게 최고의 엔터테인먼트 경험을 선사합니다. 서비스를 하며 축적된 데이터를 바탕으로 벤치마크가 아닌 유저의 몰입을 극대화하기 위하여 모델을 개선하며 이는 다시 서비스의 성장과 양질의 데이터 축적으로 이어집니다. 이 선순환을 위해 데이터 수집, 정제, 학습, 평가 파이프라인을 철저하게 관리합니다.
최고의 모델을 위하여 항상 최신 연구 동향에 관심을 가지고 따라가야 하지만 대체로 그대로 적용하기는 어렵습니다. 정답이 없는 AI 엔터테인먼트에서 유저의 의도와 욕구을 잘 이해하고 최신 연구 기법들을 우리 도메인에 잘 녹여내는 것이 리서처의 중요한 역할입니다.
유저들의 행동 패턴을 연구하여 모델 개선 시그널을 찾아내고 나아가 좋은 시그널을 수집할 수 있는 기능을 고민하기도 합니다.이 모든 과정은 한국어 뿐만 아니라 일본어, 영어 등 다양한 언어에 대해 적용 가능해야 합니다. 이를 위해 효율적인 파이프라인이 필요할 뿐만 아니라 여러 문화권의 유저에 대한 이해도 필요합니다.스캐터랩의 ML Research 인턴 포지션은 서비스 데이터를 활용하여 실제 유저들에게 배포되는 모델들의 학습과 실험 과정에 직접 기여하게 됩니다.
주요 업무
ML Research 인턴은 모델팀에 소속됩니다. 모델팀은 현재 다음과 같은 프로젝트들을 수행하고 있으며 논의를 통해서 이 중 하나 이상의 프로젝트에 참여할 수 있습니다.
글로벌 모델 학습
Trillion-scale MoE 모델 학습및 서빙
실사용자 행동 데이터 기반 선호도 학습
모델 평가
필수 역량
우대 역량
채용 프로세스
서류 전형 -> 직무 과제 -> 직무 면접 -> 컬처핏 티타임 -> 처우 협의 ->최종 합격
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