LLM 솔루션 (선임 ~ 책임급)

포지션 상세 정보

기술스택

Docker
Linux
PyTorch
TensorFlow
CUDA

주요업무

ㆍ자사 LLM 솔루션 개발

자격요건

ㆍ대규모 언어모델(LLM) 이해
ㆍ프롬프트 엔지니어링
- 프롬프트 엔지니어링 및 테스트
- 프롬프트 설계, 체인 구성, 성능 평가 및 자동화된 프롬프트 테스트 경험
ㆍ다양한 입력 시나리오 기반 기능/성능 검증 능력
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인
- VectorDB(예: FAISS, Milvus) 기반 문서 임베딩, 인덱싱, 검색 기술 이해 
ㆍ최신 지식 반영, 환각(hallucination) 완화, 도메인 적응을 위한 RAG 설계 능력

우대사항

ㆍLLM 서빙 및 최적화 경험
ㆍvLLM, LMCache 등 LLM 서빙 프레임워크 활용 경험
ㆍ효율적 리소스 활용 및 QoS 보장 경험
ㆍAgentic RAG 및 Multi-Agent AI 프레임워크 경험
ㆍHPC/클라우드 기반 LLM 인퍼런스 운영 경험
ㆍLLM 추론 엔진의 분석 및 성능 최적화
ㆍCUDA 커널 개발/수정/튜닝(예: attention, KV cache 관련 커널) 및 메모리
ㆍ레이아웃/메모리 접근 최적화
ㆍNCCL 기반 분산 통신 최적화(AllReduce/AllGather/ReduceScatter 등), 노드/토폴로지(PCIe/NVLink/InfiniBand)별 병목 분석
ㆍ멀티 GPU/멀티 노드 환경에서의 안정성(레이스/데드락/메모리 누수) 진단 및 개선
ㆍ프로파일링 및 성능 회귀 방지 체계 구축(Nsight Systems/Compute, PyTorch profiler 등),CI/ 벤치마크 자동화

복지 및 혜택

[지원금/보험]
건강검진, 의료비지원(본인/가족), 각종 경조사 지원,
자녀학자금, 영유아 보육비

[급여제도]
인센티브제, 스톡옵션 또는 자사주지급 (우수인력 대상),
퇴직금, 야근수당, 휴일(특근)수당, 4대 보험, 포괄임금제 아님(법정 OT비 지급)

[교육/생활]
간식 제공, 식비 지원

[출퇴근]
자율 근무제, 탄력근무제

[리프레시]
연차, 창립기념일, 근로자의 날 휴무

채용절차 및 기타 지원 유의사항

ㆍ입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.