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[주요 업무] 이 포지션의 핵심 미션은 클리포 서비스의 채점·기록 품질을 높이고, AI 파이프라인 구조를 고도화하는 것입니다. • 채점 정확도와 인간 일치도(QWK 등)의 격차를 데이터로 진단하고, 메타프롬프트 재설계 또는 sLLM 파인튜닝으로 직접 개선합니다. • 채점 단가 · 품질 · 정확도 사이의 트레이드오프를 실험으로 비교하고, 제품과 전략 결정의 근거를 만듭니다. • eval 방법론, 하네스, 루프를 설계하고, coverage · 환각 탐지 · 품질 회귀(regression) 자동 감지 체계를 만듭니다. • 실제 학생 답안 기반 학습 데이터를 구축하고, 전처리·정제·증강 방법을 개선합니다. • 채점 지능을 넘어 인식 지능, 기록 지능, 범용 채점 엔진으로 이어지는 방향을 함께 설계합니다. [합류 후 첫 분기] 첫 분기에는 현재 인간 일치도 격차가 큰 과목·문항 유형 하나를 맡아, eval 셋을 정비하고 기준 지표를 재설계한 뒤, 프롬프트 개선 또는 sLLM 파인튜닝으로 해당 구간의 품질을 실제로 끌어올리는 일부터 시작하게 됩니다. 동시에 품질 회귀를 조기에 감지할 수 있도록 자동 평가·리포팅 흐름의 초안도 함께 만들게 됩니다.