[직무 소개]
차세대 대규모 언어 모델 학습 시스템을 함께 구축할 LLM Training Engineer를 찾고 있습니다.
- 이 포지션은 Reasoning, Code Generation, Tool Use, Agentic Workflow를 포함한 다양한 LLM 학습 및 강화 학습 시스템을 실제 Production 환경에서 설계하고 운영하는 역할입니다.
- 최신 LLM 연구를 실제 대규모 학습 시스템으로 구현하며, GPU 인프라부터 모델 학습 최적화까지 전체 스택을 직접 다룹니다.
- 프로젝트는 Reinforcement Learning for LLM, Efficient Reasoning, Synthetic Data Generation, Language-Specific Reward Model, Precise Instruction Following 등 LLM 성능 향상에 핵심적인 영역에 집중합니다.
[주요 업무]
- Reinforcement Learning 기반의 LLM Training Pipeline 설계 및 개발
- 대규모 Distributed GPU 환경에서 학습 시스템 구축 및 운영
- PyTorch, CUDA, DeepSpeed, FSDP 기반 학습 성능 최적화
- Reasoning, Code, Tool Use 모델을 위한 학습 및 평가 시스템 개발
- Synthetic Data Generation 및 Reward Model Pipeline 구축
- Throughput, Latency, Memory Efficiency 등 학습 성능 병목 분석 및 개선
- 최신 연구 결과를 Production-Grade Training System으로 구현
- Large-Scale Experimentation 및 Model Evaluation 자동화
[자격 요건]
- LLM Training 또는 Large-Scale Deep Learning 경험
- PyTorch 기반 학습 시스템 개발 경험
- Distributed Training 및 Multi-GPU Optimization 경험
- CUDA, NCCL, Mixed Precision 등 GPU Acceleration 이해
- DeepSpeed, FSDP, Megatron-LM 등 학습 프레임워크 경험
- RLHF, RLVR, DPO 등 Post-Training 기법에 대한 이해
- 팀워크를 중시하고, 긍정적인 태도로 동료들과 적극적으로 협력할 수 있으신 분
[우대사항]
- 학습 성능 분석 및 시스템 Bottleneck Optimization 경험
- Python 기반 Production-Quality Software 개발 역량
- 빠르게 변화하는 연구 및 기술 환경에서 문제를 해결할 수 있는 역량
[복지 제도]
- 복지포인트 연간 200만 원
- 입사 시 장비지원금 지원
- 유연출근제&재택근무
- 연 1회 종합건강검진 (본인 및 직계가족 1인)
- 생일 반차 휴가
- 장기근속 휴가
- 사내 동호회 지원 (보드게임, 클라이밍 등)
- 오피스 간식 제공 (과자, 음료수 등)
- 연말 오피스 클로징 (매년 12/28-12/31 유급휴가 제공)
- 중소기업 청년 소득세 감면 (연간 최대 200만 원)
[채용 절차]
- 서류 전형 -> 1차 면접 -> 최종 면접 -> 처우 협의 -> 최종 합격
- 포지션에 따라 전형이 변경 또는 추가될 수 있는 점 참고 부탁드립니다.
