[NAVER Cloud] AI Security 학습데이터 엔지니어 (경력)
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- NAVER Cloud
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- Security
- 모집 경력
- 경력
- 근로 조건
- 정규
- 모집 기간
- 2026.09.30 ~ 2026.10.14 (17:00)
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담당업무
1. 학습 적격성 판정 기준 수립
• 원천 보안 데이터의 학습 적격성 판정 기준 정의
• Offensive·Defensive 영역별 데이터 포함/제외 기준, 라벨 타당성 및 위협 분류 체계 정렬 기준 수립
2. 라벨 체계 운영 및 기관 간 기준 통합
• 라벨링 지침 문서화, 라벨러 간 일치도 관리 및 판정 불일치 건 재검토
• 기관·데이터별로 상이한 판정 기준의 조정 및 단일 라벨 체계 통합
3. 고품질 학습데이터 전처리 기준 설계
• 이기종 보안 데이터의 공통 스키마 및 침해지표 정규화 기준 정의
• 중복 제거, 품질 필터링, 비식별 처리 기준 수립 및 데이터 Lineage 요건 정의
4. 학습셋 편성 및 Mixture 설계
• 학습 단계별(CPT/Mid-training/SFT/RLVR) 데이터 요구사항 정의
• Offensive·Defensive 및 도메인별 Mixture 설계, 학습 실패 원인 중 데이터 기인 항목 진단
5. 검증 데이터 구성 및 대외 협력
• 학습 데이터와 평가 데이터의 분리 기준 수립 및 Contamination 방지
• 강화학습 과제의 정답·Verifier 판정 기준 제공 및 데이터 공급 기관과의 기술 협의
자격요건
• Offensive Security 또는 Defensive Security 중 하나 이상의 보안 분야 실무 경력을 3년 이상 보유하신 분
- Offensive Security
: 취약점 진단, 모의해킹, Fuzzing, Exploit 분석 등 관련 경험을 바탕으로 취약점 재현 성립 여부와 조치 유효성을 직접 판정한 경험
- Defensive Security
: 보안관제, 침해사고 대응(CERT), 위협 분석 등 관련 경험을 바탕으로 정탐·오탐, 공격 단계 및 공격 경로를 직접 판정한 경험
• 보안 데이터 또는 보안 이벤트에 대한 판정 기준을 정립하고, 타인이 동일하게 적용할 수 있도록 지침화한 경험을 보유하신 분
• Python 등을 활용하여 보안 데이터 처리 및 분석 업무를 자동화할 수 있는 역량을 갖추신 분
우대사항
• Offensive Security와 Defensive Security 양쪽의 데이터 판정 경험을 모두 보유하신 분
• 보안 데이터셋, 벤치마크 또는 평가 데이터 구축 경험을 보유하신 분
• LLM 사전학습·지속 사전학습(CPT) 데이터 큐레이션, Mixture 설계 또는 Ablation 실험 경험을 보유하신 분
• YARA, Sigma, Snort/Suricata, SIEM Query 등 탐지 로직 작성 경험을 보유하신 분
• MITRE ATT&CK, D3FEND 등 위협 분류 체계 매핑 경험을 보유하신 분
• OCSF, STIX 2.1 등 보안 이벤트 공통 스키마 또는 위협정보 표준 기반의 데이터 정규화 경험을 보유하신 분
• Spark, Ray 등 대용량 데이터 처리 프레임워크 활용 경험을 보유하신 분
• 비식별 처리 및 개인정보 영향 검토 경험을 보유하신 분
• 디지털 포렌식, 악성코드 분석, 관련 분야 학술 논문 게재 또는 오픈소스 기여 경험을 보유하신 분
조직구성원 Talk
"보안 현장의 분석 경험을 바탕으로, AI 학습데이터의 기준을 함께 만들어갈 분들을 기대합니다."
보안 특화 AI 모델의 성능을 높이기 위해서는 다양한 보안 데이터를 학습에 적합한 형태로 판정하고 정리하는 과정이 중요합니다. 본 포지션은 악성코드, 트래픽, 관제 로그, 취약점 정보 등 보안 데이터를 검토하며, 어떤 데이터를 학습에 포함할지와 어떤 기준으로 정답을 부여할지 판단하는 역할을 수행합니다. 반복되거나 불필요한 정보는 걸러내되, 공격과 정상 행위를 구분하는 데 필요한 맥락은 보존해야 합니다. 또한 Offensive와 Defensive 영역별 특성을 고려해 데이터 판정 기준을 수립하고, 다른 사람이 동일한 기준으로 검토할 수 있도록 판단 근거를 체계화합니다.
모델 학습에 대한 사전 지식은 필수 요건이 아니며, AI 모델 개발 조직과의 협업을 통해 관련 이해를 넓혀가실 수 있습니다. 보안 현장에서 쌓은 분석 경험을 바탕으로 AI 학습데이터의 품질과 기준을 함께 만들어가고 싶은 분이라면 의미 있는 도전의 기회를 경험하실 수 있을 것입니다.
전형절차 및 기타사항
[전형절차]
서류 전형(기업문화적합도 검사 및 직무 테스트 포함) ▶ 1차 인터뷰 ▶ 레퍼런스체크 및 2차 인터뷰 ▶ 처우협의 ▶ 최종합격
※ 전형 절차는 일정 및 상황에 따라 변동 될 수 있으며, 전형 별 결과에 따라 절차(추가 인터뷰 등)가 추가될 수 있습니다.
※ 정해진 결과 발표 일정은 없으며, 지원서 검토 후 면접 일정은 대상자에게 개별로 안내 드릴 예정입니다.
[근무지]
경기 성남시 분당구 불정로 6 (그린팩토리)
※ 근무지는 회사 내부 사정에 따라 변동될 수 있습니다.
[기타 사항]
• 본 공고는 중복지원이 불가능하며, 기진행한 포지션에 대한 전형이 모두 마무리되면 다른 포지션으로 지원이 가능합니다.
• 해외 출장에 결격 사유가 없는 분만 지원 가능합니다.
• 병역 의무를 필한 자 혹은 면제된 자에 한해 입사지원이 가능합니다.
• 지원서 상 허위 기재가 있거나 제출 서류가 허위인 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
• 제출된 지원서는 [My page- 지원현황]에서 확인 가능하며, 공고 마감 전까지 홈페이지에서 수정 및 지원 철회가 가능합니다.
• 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장될 수 있습니다.
• 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
• 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다.
• 제출해 주신 지원서의 검토 결과 발표는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
• 입사 후 3개월의 수습 기간을 적용하며 평가에 따라 수습 기간이 연장되거나 채용이 취소될 수 있습니다.
• 문의사항은 NAVER Cloud 채용 홈페이지 1:1 문의로 접수해 주시기 바랍니다.
• 입사 확정 이후라도 국제 제재(Sanction) 대상자 또는 관련자로 확인될 경우, OFAC 규정 등 관련 법규에 따라 고용계약 체결이 제한될 수 있음을 안내드립니다.
• Please be advised that even after an employment offer is finalized, your employment contract may be restricted under applicable laws and regulations, including OFAC rules, if you are identified as a sanctioned individual or as being associated with any sanctioned entity.
