(경력) LLM 엔지니어

포지션 상세 정보

기술스택

Git
AI/인공지능
Linux
MachineLearning
DeepLearning
AWS
TensorFlow
Python
AZURE
PyTorch

주요업무

• LLM 모델 경량화 및 성능 최적화를 위한 알고리즘 개발 및 적용 
• 다양한 최적화 기법(Pruning, Quantization, Distillation) 연구 및 적용
• 분산 학습 아키텍처 설계 및 최적화
• 멀티 노드 및 다중 GPU 환경에서의 데이터 병렬화 및 모델 병렬화 구현
• LLM 모델의 배포 및 운영을 위한 서빙 인프라 구축
• 추론 속도 및 정확성을 향상시키기 위한 최적화 기법 연구 및 적용

자격요건

• LLM 학습 및 최적화 경험
• 분산 학습 시스템 구축 경험
• GPU 자원 최적화 경험
• 모델 경량화 경험
• 추론 성능 최적화 경험
• 원활한 커뮤니케이션 능력
• AWS, Azure 등 클라우드 기반 플랫폼 사용 경험

우대사항

• 관련 분야 논문 게재 경험

복지 및 혜택

🧑‍💻 For Work 
• 오전 8시에서 10시 반 사이 자율 출퇴근제 (8시 출근 시 5시 퇴근)
• 최신 컴퓨터 (iMac 또는 Window 선택) 및 듀얼 모니터 제공
• 높낮이 조절 가능한 전동 데스크 제공
• 1주, 3주차 불금을 위한 해피프라이데이(4시간 근무 후 퇴근)
• 야근 시 석식 및 카카오 택시 지원

🧘‍♀️ For Life
• 사내 스터디 모임, 동아리 적극 지원(현재 개발자 스터디 모임, 테니스 동아리 운영중🎾)
• 자기계발을 위한 온라인 강의 및 세미나 지원
• 성장을 위한 도서 지원

🤹 For Enjoy
• 각종 경조사(설, 추석 명절, 결혼, 출산 등)에 경조금 지원
-- 소중한 멤버를 위한 생일 파티 및 10만원 상품권 증정!
• 사유 작성 없는 자유로운 연차 사용과 반차 제도
• 업무와 프로젝트에 따른 확실한 보상의 인센티브 제도
• 중식비 제공 및 무제한 스낵바 운영 (2주마다 원하는 간식 주문)

채용절차 및 기타 지원 유의사항

1. 서류 평가 
프로젝트 및 경력 위주로 팀에 필요한 역할을 수행할 수 있는지 살펴봅니다.
2. 기술 면접 및 임원 면접
업무 수행에 필요한 기술 역량 및 컬쳐핏을 평가합니다. (서류 평가 결과에 따라 사전 과제가 진행될 수 있습니다.)