LG AI Research

Builds AI models for research and industrial use

Research Scientist - Ontology & Knowledge Graph

Natural Language Processing & LLMsConfirmed live in the last 24 hours

Full-timeSeoul, South KoreaNo salary listedIn-person

About the Job

Requirements

Understand the basic concepts of ontology, knowledge graphs, and knowledge representation, as well as ontology schema design.
Have a basic understanding of RDF/OWL and ontology reasoning and validation.
Understand the structure and training and inference methods of language models such as large language models and Transformers.
Be able to read PyTorch-based research code and design, modify, extend, and implement experiments.
Understand knowledge retrieval technologies such as RAG and GraphRAG.
Be able to analyze papers, open-source implementations, and failure cases and translate findings into research hypotheses and improvement directions.

Responsibilities

Research technologies for generating and structuring ontologies and knowledge graphs based on large language models.
Design ontology schemas and constraints, and develop consistency validation and reasoning technologies.
Research GraphRAG, multi-hop retrieval, and knowledge-graph-based question answering.
Research knowledge extraction and domain adaptation using large language models such as EXAONE.
Collaborate on system development and productization to extend research results into real services and APIs.

Desired Qualifications

Research or implementation experience related to ontologies or knowledge graphs.
Research experience in large-language-model-based knowledge extraction, ontology generation, or knowledge graph construction.
Research experience related to hallucination or knowledge grounding in large language models.
Research or proof-of-concept experience in natural language processing, large language models, or knowledge representation.
Experience with large language model fine-tuning, domain adaptation, or evaluation.
Basic understanding of model serving, API development, and MLOps.

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 Ontology 구축 및 활용을 위한 AI 모델을 연구하는 Ontology Intelligence Tech Cell에서 저희와 함께 연구할 Researcher를 찾고 있습니다.

기업의 지식은 문서, 테이블, 데이터베이스 등 다양한 형태로 분산되어 있으며, LLM과 RAG만으로는 지식 간 의미적 관계와 논리적 일관성을 보장하기 어렵습니다.
Ontology Intelligence Tech Cell에서는 Ontology와 Knowledge Graph를 기반으로 기업 데이터를 구조화하고, 논리적 검증과 GraphRAG를 결합하여 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 만드는 기술을 연구·개발합니다. Ontology, Knowledge Graph, LLM을 결합한 AI 시스템을 연구·개선하고, 실제 사용 환경에서 필요한 연구 문제를 정의하고 검증하는 Applied Researcher를 모집합니다.
수행 업무

LLM 기반 Ontology 및 Knowledge Graph 생성·구조화 기술 연구
Ontology schema/constraint 설계 및 consistency validation/reasoning 기술 개발
GraphRAG, multi-hop retrieval 및 Knowledge Graph 기반 QA 연구
EXAONE 등 LLM을 활용한 Knowledge Extraction 및 domain adaptation 연구
연구 결과를 실제 서비스/API로 확장하기 위한 시스템 개발 및 제품화 협업

지원자격

Ontology, Knowledge Graph, Knowledge Representation의 기본 개념과 ontology schema 설계에 대한 이해
RDF/OWL 및 ontology reasoning·validation에 대한 기본적인 이해
LLM, Transformer 등 언어모델의 구조와 학습·추론 방식에 대한 이해
PyTorch 기반 연구 코드를 읽고 실험을 설계·수정·확장·구현할 수 있는 역량
RAG/GraphRAG 등 knowledge retrieval 기술에 대한 이해
논문·오픈소스 구현체와 failure case를 분석해 연구 가설 및 개선 방향으로 연결할 수 있는 역량

우대사항

Ontology, Knowledge Graph 관련 연구 또는 구현 경험
LLM 기반 Knowledge Extraction, Ontology Generation 또는 KG Construction 연구 경험
LLM의 hallucination 또는 knowledge grounding 관련 연구 경험
NLP, LLM, Knowledge Representation 분야 연구 또는 PoC 경험
LLM fine-tuning, domain adaptation 또는 evaluation 경험
모델 서빙·API화·MLOps에 대한 기본적인 이해

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 [email protected] 로 문의 부탁드립니다.

About the Company

LG AI Research

Builds AI models for research and industrial use

LG AI Research develops AI models and industry-focused systems for businesses and researchers as LG Group's central AI research organization. Its EXAONE family handles language and images, while specialized platforms address data analysis, materials discovery and drug research. The institute turns research into tools for company documents and operational decisions, working with LG affiliates and outside partners to apply models to specific business problems. It also distributes model weights to developers and supports commercial applications through industry collaborations and licensing. Established in 2020, LG AI Research is headquartered in Seoul, South Korea.

Company size: 201-500
Company stage: Not listed
Total funding: Not listed
Headquarters: Seoul, South Korea
Founded: 2020

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