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[두산에너빌리티] 2025 채용연계형 인턴 대규모 채용(~6/9) Energy Toward Sustainability 두산에너빌리티에서 2025년 채용연계형 인턴 대규모 채용을 진행합니다! 글로벌 에너지 발전 시장에서 함께 최고로 성장할 예비 지원자의 많은 관심 부탁드립니다:) 지원기간: 2025.5.19(월) ~ 6.9(월) 18:00까지 모집분야: 설계, 생산, 시공, 시운전/O&M, 품질, R&D, 경영지원, 전략 등 지원방법: 커리어두산(career.doosan.com)을 통한 온라인 접수 채용전형: 서류전형 > DCAT > 실무면접 > 인턴십 > 경영진 면접 > 최종입사 ※ 채용일정 및 전형절차는 회사 사정에 의해 변경될 수 있으며, 전형 결과는 커리어두산을 통해 확인하실 수 있습니다. 지원자격(공통) - 정규 4년제 대학교(이상) 졸업자 및 '25년 8월 또는 '26년 2월 졸업예정자 - 인턴십 근무(8월) 및 11월 중 입사 가능자 - 병역필 또는 면제자, 해외 근무 결격 사유 없는 자 - 어학 : 접수 마감일 기준 2년 내 취득한 공인영어성적 보유자 TOEIC Speaking : 인문 110점, 이공 90점 이상 OPIc : 인문 IM(Intermediate Mid), 이공 IL(Intermediate Low) 등급 이상 ※ 홈페이지(bit.ly/44yxlKq)를 통해 상세내용을 확인해주세요.

AI 인프라를 위한 링크 솔루션을 설계하며 함께 성장해 나아갈 동료를 찾습니다！ 파네시아는 차세대 AI 인프라를 위한 링크 솔루션을 개발하는 시스템 반도체 스타트업으로, KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수님 연구팀에서 설립한 교원창업 기업입니다. 창업 후 약 2년이 지난 지금, 파네시아는 트렌드를 선도하는 탄탄한 기술력을 인정받아 3,400억원 가량의 이례적인 기업가치를 달성하였으며, 예비 유니콘으로 평가받고 있습니다. <파네시아에서 풀고자 하는 문제> 대규모 AI 서비스가 널리 활용되면서, 이러한 서비스를 효율적으로 운영할 수 있도록 해주는 컴퓨팅 인프라 구축의 중요성이 대두되고 있습니다. 하지만 현재의 AI 인프라는 다양한 워크로드의 연산 및 메모리 수요를 고려하지 않은 채, GPU와 같이 자원 비율이 고정된 장치만을 사용하는 경우가 많아 자원이 비효율적으로 활용되는 문제가 발생하고 있습니다. 이를 해결하려면 AI 인프라가 비용과 전력, 자원 활용 측면에서 훨씬 더 유연하고 효율적인 방향으로 변화해야 합니다. <파네시아의 솔루션> 이러한 상황에서 고속 인터커넥트 기술인 컴퓨트익스프레스링크(Compute Express Link, CXL)는 효율적인 차세대 컴퓨팅 인프라 구축을 가능케하는 핵심 기술로써 많은 주목을 받고 있습니다. CXL은 차세대 데이터센터에서 다양한 시스템 장치가 대용량∙고성능 메모리를 공유할 수 있도록 연결하는 고속 인터커넥트 기술입니다. 영 파네시아(Young Panmnesia)는 세계 최초로 CXL 3.1 IP, CXL 3.x 스위치를 개발하는 등 CXL 기술을 선도하는 중이며, CXL IP 및 CXL SoC를 포함한 제품군들을 확보하고 있습니다. 기존에 보유한 메모리 및 인터커넥트 관련 기술력과 AI 인프라 혁신을 위한 방향/계획을 인정받아 최근 AI 데이터센터의 구조를 새롭게 혁신하는 대규모 기술개발 프로젝트를 진행하게 되면서, 대규모언어모델(LLMs), 검색증강생성(RAG), 벡터검색, 추천시스템 등 대규모 AI 응용을 가속할 수 있는 차세대 칩 기반 AI 가속기 및 해당 가속기가 통합된 인프라 시스템을 개발할 예정입니다. <파네시아의 문화> 디지털/아날로그 설계, 실리콘 설계(PnR), 펌웨어 설계 등 반도체 전반의 젊은 엔지니어 중심으로 구성된 영 파네시아는 반도체 분야에 있어서 진정한 성장을 추구합니다. 특히 정규 임직원분들께는 향후 커리어에 도움될 최신 공정 경험에 참여할 기회를 드리고 있습니다. 회사 분위기가 궁금하신 분들은 대표님과 영 파네시아의 철학이 담겨진 대표님 기고문을 통해 저희 회사 분위기를 유추하실 수 있습니다. <파네시아에 대해 궁금하다면?> 영 파네시아와 함께 하실 분들을 비대면으로 만나 뵙고자 온라인 채용설명회, 현직자와의 1:1 면담을 위한 커피챗을 진행할 예정입니다. 파네시아와 함께 전반적인 반도체 핵심 개발을 경험하고 싶은 분들부터, 세계를 선도하는 AI 인프라 관련 반도체 글로벌 리더로 성장하고 싶은 분들까지 모두 많이 신청 부탁드립니다. 반도체 엔지니어로 성장하고 싶으신 분들은 파네시아와 함께 커리어패스를 확장하세요！ <파네시아 2025 상반기 온라인 채용설명회 및 커피챗>

2025년 고교-대학 연계 SW 아이디어톤/데이터톤 경진대회 멘토 모집 고등학생들과 함께 아이디어를 나누고, SW 프로젝트 멘토링을 경험해보고 싶은 학생 주목! 경기도경경제과학진흥원, 한국정보과학진흥협회, 성균관대학교 SW중심대학사업단이 함께 주최하는 「경기 고교-대학 연계 SW 아이디어톤/데이터톤 경진대회」 가 개최됩니다. * 5/30(금) ~ 6/13(금) 멘토 모집!!!! 행사 개요 ■ 행사명 : 2025 경기SW미래채움 "SW미래채움 고등 창의과학톤" ■ 일시 : 25. 8.4(월) ~ 8. 5(화) (2일), 오프라인 ■ 장소 : 성균관대학교 자연과학캠퍼스 삼성학술정보관 지하 1층 오디토리움 / 2층 솦:콤 ■ 참여대상 : 경기지역 고등학생 20개팀(60명) ■ 행사 일정 : 붙임파일 확인 (멘토링 시간 : 9시간) 1) 멘토 모집 ■ 모집 기간: 5/30(금) ~ 6/13(금) ■ 모집인원 : 20명 (현재 4명 모집 완료) ■ 혜택 : 지원금 135,000원 지급 (본선 진출 팀에 한해 요청 시 추가 멘토링이 지원될 수 있으며 이에 따라 지원금이 변경될 수 있음) & 한국정보과학진흥협회 혹은 경기도경제과학진흥원 공식 활동증명서 발행 & 과학기술정보통신부 장관상 공동 수상(해당 팀이 대상 수상할 경우, 대학생 멘토도 상장에 포함됨) ■ 지원 방법: 붙임파일의 멘토 신청서를 작성 후 재학증명서, 성적증명서, 개인정보활용동의서 와 함께 이메일 제출 ■ 제출 이메일: cks612@skku.edu 이메일 제출 제목: 2025년 고교-대학 연계 해커톤 멘토 신청_학번_이름 2) 추후 일정(안) ■ 멘토 명단 공지: 6월 13일(금) ■ 단체방 초대 : 6월 예정 [문의] : SW중심대학사업단 031-290-7156 / cks612@skku.edu

HLILab(박진영 교수, https://hli.skku.edu)에서 아래와 같이 연구 프로젝트와 관련하여 학부 인턴을 모집합니다. 많은 관심 참여 바랍니다. 연구참여기간 2025. 7. 1. 시작 중간 평가 이후 연장 가능 지원방법 이력서 및 자기소개서(본인 소개, 관심 연구 프로젝트 및 이유) 1부씩 작성하신 후 jy.bak@skku.edu 로 이메일 보내주세요 지원기간: ~ 2025년 6월 22일 23시 59분까지 처우 및 기타 성균관대학교 재학생인 경우 인건비 지급 (월 30만원, 중간 평가 후 인상 가능) 휴학생, 졸업생, 타대 재학생 경우 법적으로 인건비 지급이 어렵습니다. 대신, 인턴 이후 HLILab 연구실에 재학생으로 오실 경우 보전 가능합니다. 2025년 여름방학 HLILab 연구 프로젝트 1. Superalignment a. 연구 개요 We investigate superalignment for large language models (LLMs), focusing on how models can generalize from human-supervised easy tasks to more complex tasks (i.e., beyond the level of human intelligence) while maintaining value alignment. Our method is based on diverse scalable oversight methods such as Easy-to-Hard Generalization (E2HG), which combines outcome and process reward modeling (ORPM) to train models capable of robust reasoning under limited supervision. In this work, 1) we evaluate reasoning performance, 2) track value drift during fine-tuning and detect potential misalignment, 3) explore methods to mitigate value drift. b. 관련 논문 Research on Superalignment Should Advance Now with Parallel Optimization of Competence and Conformity Easy-to-Hard Generalization: Scalable Alignment Beyond Human Supervision 2. Cultural knowledge and value of LLM a. 연구 개요 거대언어모델은 인간이 생성한 데이터를 학습하는 과정에서, 데이터 속 존재하는 인간의 편향과 가치체계를 함께 학습하고, 이를 응답에 반영한다. 그러나, 거대 언어모델의 학습 데이터는 주로 영어 중심으로 구성되어있으며, 이에 따라 서구적 문화적 편향이 모델에 반영된다. 이는 응답 생성 및 판단의 측면에서 다양한 문화적 배경을 가진 사용자들과의 가치 충돌을 초래한다. 따라서, 사용자 중심의 특정 문화적 가치에 맞춘 정렬은 사용자 경험을 개선하고, 모델의 신뢰성을 높이는 데에 필수적이다. 이를 위해서는 사용자와 상황 및 맥락에 부합하는 문화적 지식과 가치를 적절히 활용하는 능력이 요구된다. 본 연구에서는 문화적 지식과 가치 간의 연관성을 탐구하고, 이를 통합하여 평가하는 연구를 진행한다. 기존 연구에서의 특정 문화적 지식 (단어, 규범 및 상식) 이나 가치 설문조사를 기반으로 문화의 학습 및 편향성에 대한 평가를 수행한 것을 넘어, 이러한 문화적 지식과 가치 사이의 연관성을 밝히고, 이를 동시에 개선하기 위한 연구를 진행한다. b. 관련 논문 Yao, Jing, et al. "CAReDiO: Cultural Alignment of LLM via Representativeness and Distinctiveness Guided Data Optimization." arXiv preprint arXiv:2504.08820 (2025). Rao, Abhinav, et al. "NormAd: A Framework for Measuring the Cultural Adaptability of Large Language Models." arXiv preprint arXiv:2404.12464 (2024). Li, Cheng, et al. "Culturellm: Incorporating cultural differences into large language models." Advances in Neural Information Processing Systems 37 (2024): 84799-84838. 3. SpeechRAG a. 연구 개요 GPT-4o와 같은 멀티 모달 모델의 발전은 사용자 인터페이스를 텍스트 중심에서 음성을 포함한 멀티 모달로 확장시켰습니다. 음성 기반 인터페이스에서 Spoken Retrieval Augmented Generation (Spoken RAG) [1, 2, 3]는 외부 지식 베이스를 활용하여 모델의 제한적인 지식을 확장하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 사용자 쿼리를 텍스트로 전환하는 과정에서 발생하는 Automatic Speech Recognition (ASR) 오류는 검색 및 생성 단계까지 전파되어 성능 저하를 초래합니다 [3]. 본 연구에서는 ASR error propagation이 RAG 성능에 미치는 영향을 조사하고, 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론을 제안하는 것을 목표로 합니다. b. 관련 논문 SpeechDPR: End-To-End Spoken Passage Retrieval For Open-Domain Spoken Question Answering A Multimodal Dense Retrieval Approach for Speech-Based Open-Domain Question Answering On the impact of speech recognition errors in passage retrieval for spoken question answering Speech Retrieval-Augmented Generation without Automatic Speech Recognition SEAL: Speech Embedding Alignment Learning for Speech Large Language Model with Retrieval-Augmented Generation 4. 보이스피싱 a. 연구 개요 기존의 보이스피싱 탐지 연구는 알려진 보이스피싱(In-domain)에 초점을 맞추어 높은 정확도를 달성해왔으나, 사전에 정의되지 않은 신종 보이스피싱(Out-of-domain) 시나리오에 대해서는 성능이 급격히 저하되는 한계가 존재합니다. 본 과제는 이러한 한계를 극복하기 위해 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기반 탐지 기법을 제안합니다. 핵심 목표는 보이스피싱 범죄 관련 데이터베이스를 활용하여, 신종 보이스피싱 탐지에 특화된 RAG 기반 모델을 개발하는 것입니다. 이를 위해 (1) 한국어 특화 Small Large Language Model(sLLM)을 개발하고, (2) 다중 출처에서 수집한 보이스피싱 데이터를 벡터화하여 통합 데이터베이스를 구축하며, (3) 이 데이터베이스에 최적화된 검색 모델을 함께 개발하여 세 요소를 통합합니다. 현재 인턴 채용은 아래의 2개 부문에서 진행 중입니다: 한국어 특화된 sLLM 개발 및 Out-of-domain 기법 적용 다중 출처 통합 벡터 데이터베이스 구축 및 검색 모델 개발 b. 관련 논문 Towards Reliable and Practical Phishing Detection Korean voice phishing detection applying NER with key tags and sentence-level N-Gram Enhancing Voice Phishing Detection Using Multilingual Back-Translation and SMOTE: An Empirical Study Personalized Response System for Different Voice Phishing Types: Utilizing a Retrieval-Augmented Generation Model 5.Multihop Reasoning a. 연구 개요 현실 세계의 질문은 단순한 사실 검색을 넘어, 여러 정보를 찾고 결합하는 복합적인 추론 능력을 요구합니다. 가령 ‘히말라야 산맥이 접해 있는 국가들 중 가장 인구가 많은 나라는?’ 같은 질문은 산맥과 국경을 접한 국가들을 먼저 파악하고, 각 국가의 인구 정보를 비교해야 답할 수 있습니다. Multihop reasoning은 이런 질문에 답하기 위해 여러 정보를 단계적으로 결합해 추론하는 문제입니다. 본 연구에서는 대표적인 multihop QA 데이터셋인 HotpotQA를 대상으로, 최신 기술을 적용하거나 직접 개발함으로써 모델의 추론 성능을 개선하여 정확도를 향상시키는 것을 목표로 합니다. b. 관련 논문 DeepResearcher: Scaling Deep Research via Reinforcement Learning in Real-world Environments (https://arxiv.org/abs/2504.03160) HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering (https://aclanthology.org/D18-1259/)

AI 인프라를 위한 링크 솔루션을 설계하며 함께 성장해 나아갈 동료를 찾습니다! 파네시아는 차세대 AI 인프라를 위한 링크 솔루션을 개발하는 시스템 반도체 스타트업으로, KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수님 연구팀에서 설립한 교원창업 기업입니다. 창업 후 약 2년이 지난 지금, 파네시아는 트렌드를 선도하는 탄탄한 기술력을 인정받아 3,400억원 가량의 이례적인 기업가치를 달성하였으며, 예비 유니콘으로 평가받고 있습니다. <파네시아에서 풀고자 하는 문제> 대규모 AI 서비스가 널리 활용되면서, 이러한 서비스를 효율적으로 운영할 수 있도록 해주는 컴퓨팅 인프라 구축의 중요성이 대두되고 있습니다. 하지만 현재의 AI 인프라는 다양한 워크로드의 연산 및 메모리 수요를 고려하지 않은 채, GPU와 같이 자원 비율이 고정된 장치만을 사용하는 경우가 많아 자원이 비효율적으로 활용되는 문제가 발생하고 있습니다. 이를 해결하려면 AI 인프라가 비용과 전력, 자원 활용 측면에서 훨씬 더 유연하고 효율적인 방향으로 변화해야 합니다. <파네시아의 솔루션> 이러한 상황에서 고속 인터커넥트 기술인 컴퓨트익스프레스링크(Compute Express Link, CXL)는 효율적인 차세대 컴퓨팅 인프라 구축을 가능케하는 핵심 기술로써 많은 주목을 받고 있습니다. CXL은 차세대 데이터센터에서 다양한 시스템 장치가 대용량∙고성능 메모리를 공유할 수 있도록 연결하는 고속 인터커넥트 기술입니다. 영 파네시아(Young Panmnesia)는 세계 최초로 CXL 3.1 IP, CXL 3.x 스위치를 개발하는 등 CXL 기술을 선도하는 중이며, CXL IP 및 CXL SoC를 포함한 제품군들을 확보하고 있습니다. 기존에 보유한 메모리 및 인터커넥트 관련 기술력과 AI 인프라 혁신을 위한 방향/계획을 인정받아 최근 AI 데이터센터의 구조를 새롭게 혁신하는 대규모 기술개발 프로젝트를 진행하게 되면서, 대규모언어모델(LLMs), 검색증강생성(RAG), 벡터검색, 추천시스템 등 대규모 AI 응용을 가속할 수 있는 차세대 칩 기반 AI 가속기 및 해당 가속기가 통합된 인프라 시스템을 개발할 예정입니다. <파네시아의 문화> 디지털/아날로그 설계, 실리콘 설계(PnR), 펌웨어 설계 등 반도체 전반의 젊은 엔지니어 중심으로 구성된 영 파네시아는 반도체 분야에 있어서 진정한 성장을 추구합니다. 특히 정규 임직원분들께는 향후 커리어에 도움될 최신 공정 경험에 참여할 기회를 드리고 있습니다. 회사 분위기가 궁금하신 분들은 대표님과 영 파네시아의 철학이 담겨진 대표님 기고문을 통해 저희 회사 분위기를 유추하실 수 있습니다. <파네시아에 대해 궁금하다면?> 영 파네시아와 함께 하실 분들을 비대면으로 만나 뵙고자 온라인 채용설명회, 현직자와의 1:1 면담을 위한 커피챗을 진행할 예정입니다. 파네시아와 함께 전반적인 반도체 핵심 개발을 경험하고 싶은 분들부터, 세계를 선도하는 AI 인프라 관련 반도체 글로벌 리더로 성장하고 싶은 분들까지 모두 많이 신청 부탁드립니다. 반도체 엔지니어로 성장하고 싶으신 분들은 파네시아와 함께 커리어패스를 확장하세요! <파네시아 2025 상반기 온라인 채용설명회 및 커피챗> 채용설명회 사전 신청: https://forms.office.com/r/4CWbpmNWsQ 채용설명회 사전 신청 기간: ~ 6월 1/2/3/4주차 목요일 낮 12:00 채용설명회 일자: 6월 1/2/3/4주차 금요일 낮 12:00 ~ 12:45 채용설명회 링크: 학교 교내메일로 설명회 링크 발송 예정 채용설명회 대상: 전기전자공학 및 컴퓨터공학 계열 전공 채용설명회 프로그램: 회사 소개, 전형 안내, 직무 소개, 질의응답 등 커피챗 신청: 현직자와의 1:1 면담 https://forms.office.com/r/VRFymWZivR <파네시아 2025 상반기 채용> 모집분야: (신입) 반도체 엔지니어, (경력) 아날로그 디자인 엔지니어, (경력) 디지털 디자인 엔지니어, (경력) 시스템 소프트웨어 엔지니어, (경력) 피지컬 디자인 엔지니어, (경력) 어플리케이션 엔지니어, 인재 풀 모집기한: 상시채용 (서류접수: 5월 26일 (월) ~ ) 지원대상: 반도체 엔지니어로 성장하고자 하는 의지가 강하신 분 지원방법: 다음 링크를 통한 온라인 접수 https://forms.office.com/r/hr4ePerQpe 전형절차: 서류접수 → HR커피챗/서류 심사 → 기술 면접 → 컬처핏 면접 → 대표 면접 → 처우협의 → 최종합격 문의처: recruit@panmnesia.com 홍보 URL 파네시아 채용 사이트: https://panmnesia.com/careers_kr/ 파네시아 회사 사이트: https://panmnesia.com 파네시아 링크드인: https://kr.linkedin.com/company/panmnesia 파네시아 유튜브: https://youtube.com/@panmnesia?si=t6J4_KdiaxztNRDT

LG Aimers는 LG AI연구원이 주관하고 LG 그룹 계열사들이 함께 참여하는 청년 대상 실무형 AI 교육 프로그램입니다. 교육 대상은 만 19~29세의 미취업차 청년으로 학력과 전공 관계없이 참여할 수 있습니다. 매년 상·하반기 두 차례 운영되며, 참가자들에게 LG 계열사에서 실제로 출제한 문제와 데이터를 기반으로 한 온라인 교육 및 온라인 해커톤을 통해 실무 중심의 AI 경험을 제공합니다. 교육 수료한 참가자들에게는 LG AI연구원의 공식 수료증이 발급됩니다. 온라인 해커톤에서 우수한 성적을 보인 참가자들은 오프라인 해커톤에 진출하여 1박 2일간 대회에 참여하고, 수상자들에게는 상금과 LG 그룹 계열사 지원 시 서류 면제 혜택이 제공됩니다. 모집과 관련한 내용은 아래 홈페이지 링크에서 확인 부탁드립니다. https://www.lgaimers.ai/ LG Aimers 7기 운영 일정은 아래와 같습니다. 모집 : 2025.06.02 – 06.19 Phase 1. 온라인 AI 교육 : 2025.07.01 – 07.28 Phase 2. 온라인 해커톤 : 2025.08.01 – 08.25 Phase 3. 오프라인 해커톤 : 2025.09.06 – 09.07

LG Aimers는 LG AI연구원이 주관하고 LG 그룹 계열사들이 함께 참여하는 청년 대상 실무형 AI 교육 프로그램입니다. 교육 대상은 만 19~29세의 미취업차 청년으로 학력과 전공 관계없이 참여할 수 있습니다. 매년 상·하반기 두 차례 운영되며, 참가자들에게 LG 계열사에서 실제로 출제한 문제와 데이터를 기반으로 한 온라인 교육 및 온라인 해커톤을 통해 실무 중심의 AI 경험을 제공합니다. 교육 수료한 참가자들에게는 LG AI연구원의 공식 수료증이 발급됩니다. 온라인 해커톤에서 우수한 성적을 보인 참가자들은 오프라인 해커톤에 진출하여 1박 2일간 대회에 참여하고, 수상자들에게는 상금과 LG 그룹 계열사 지원 시 서류 면제 혜택이 제공됩니다. 모집과 관련한 내용은 아래 홈페이지 링크에서 확인 부탁드립니다. www.lgaimers.ai LG Aimers 7기 운영 일정은 아래와 같습니다. 모집 : 2025.06.02 – 06.19 Phase 1. 온라인 AI 교육 : 2025.07.01 – 07.28 Phase 2. 온라인 해커톤 : 2025.08.01 – 08.25 Phase 3. 오프라인 해커톤 : 2025.09.06 – 09.07