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Cost절감/Profit 극대화/공급망 최적화를 위한 시계열 예측 및 최적화 기술 개발 Multi-Physics 시뮬레이션 (구조해석, 열유동해석 등) 데이터 를 활용한 AI Simulation(Surrogate) model 개발 Tabular, Signal Domain에서의 최신 AI 기법을 활용한 Prediction/Estimation 모형 개발 설계 변수, 공정 변수, Sensor Signal을 활용한 AI Solution 개발 여러 배터리 모델에서 모두 동작 가능하도록 Foundation model, Domain Adaptation 기술 개발 배터리 물리화학방정식을 활용한 Physics Informed AI 모델 개발 [향후 비전] 배터리 Field의 다양한 문제를 AI로 해결하는 전문가 Problems, applications에 따른 최적의 ML Algorithms 연구 및 구현, 검증, 적용
산업공학/AI/데이터융합/통계/빅데이터 관련 전공 필수 사항 [필요역량] AI관련 연구로 석/박사 학위자 Deep Learning 모형에 대한 이해 Python 프로그래밍 경험, AI Toolkit 사용 경험 Pytorch, Tensorflow 등 딥러닝 프레임워크 경험 1) 경력기간 (지원서 작성 시점 기준) 석사 : 만 12개월 이상 박사 : 경력기간 제한 없음. (기 졸업자 또는 '27년 2월 졸업예정자 지원 가능) ※ 모집분야 상세내역에 있는 필수요건이 우선임
이런 분이면 더 좋아요 [우대역량] Top-tier AI conference 논문 제출 Multimodal 데이터를 활용한 DL/ML 모형개발 Multiphysics 해석 기법을 이해하고, 이를 AI 모형개발에 접목(Physics-informed AI) 경험
서류전형 LG Way Fit Test 및 영어 Oral Test 1차 면접(직무면접 포함) 2차 면접(채용 검진 및 평판조회 포함) 최종전형 ※ 직무면접 Tool : PT 면접, 코딩테스트
