모집인원: O명 (학부생 또는 대학원 신입생)

우리 연구실은 알고리즘 설계(이론)과 LLM 기반 코드 및 자연어 처리(응용) 분야에 대한 연구인턴을 모집합니다.

연구주제 1(이론): 다양한 DFA 변종 모델의 표현력 분석 및 구현
연구주제 2(이론): ReDoS와 같은 정규표현식 엔진 취약점을 탐지 및 해결
연구주제 3(응용): 소스 코드 시간 복잡도 데이터셋 구축과 이를 바탕으로 한 입력 소스 코드의 시간 복잡도 예측
연구주제 4(응용): 소스 코드의 평가를 위해 입/출력 테스트 케이스를 생성하는 LLM 기반 테스트 케이스 생성
연구주제 5(응용): LLM 생성물에 워터마크를 삽입하여 생성 LLM 판단 및 LLM 생성 여부 탐지

주요업무

• 연구주제 1, 2
  • Translucent Finite Automata 등 DFA 변종 모델의 연구 현황 분석 및 구현 (연구주제 1)
  • ReDoS와 같은 정규표현식 취약점 해결을 위한 알고리즘 설계 (연구주제 2)

• 연구주제 3, 4, 5
  • BERT, UniXcoder, Llama 등 언어 모델 훈련 및 평가 수행 (공통)
  • C++ 소스 코드 시간 복잡도 데이터셋 구축 및 라벨링 (연구주제 3)
  • 자연어 설명문 혹은 정답 소스 코드가 주어졌을 때 입/출력 테스트 케이스를 생성할 수 있는 프레임워크 개발 (연구주제 4)
  • 사람이 인지하기 어렵지만 잘 탐지되면서도 변형에는 강건한 워터마킹 방법론 개발 (연구주제 5)

요구사항

• 기초 자료구조, 오토마타 형식언어 수강 또는 그에 준하는 지식 (연구주제 1, 2)
• 딥러닝 모델 및 언어모델 훈련이나 재현 경험 (연구주제 3, 4, 5)

우대사항

• 심화 자료구조, 알고리즘 분석 등을 비롯한 이론 컴퓨터과학 지식 (특히 문서 요약)
• 거대언어모델 inferencing 및 finetuning 경험
• Python을 포함하여 Java, C, C++ 등 다양한 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식

지원시기: 상시모집 (모집 마감까지)
연구참여기간 및 연구비는 면담을 통해 결정됩니다.
본 모집에 관심 혹은 궁금한 점이 있는 분들께서는 진현동(tuzi04@yonsei.ac.kr)에게 자기소개서와 관심 연구 주제를 포함하여 연락 바랍니다.