[직무 소개]
Moreh는 AMD/NVIDIA GPU 및 다양한 AI 가속기로 구성된 대규모 이기종(Heterogeneous) 클러스터에서 고성능·고효율 AI 추론 서비스를 제공하기 위한 시스템 소프트웨어를 개발하고 있습니다.
Research Engineer는 최신 LLM 및 AI Agent 기술을 분석하고, 대규모 추론 워크로드를 효율적으로 처리하기 위한 시스템 아키텍처와 최적화 기법을 연구·개발합니다. 또한 최신 논문 및 오픈소스 프로젝트를 기반으로 새로운 추론 기술을 검증하고 실제 서비스 환경에 적용 가능한 형태로 발전시키는 역할을 수행합니다.
[주요 업무]
1. AI Agent Research
- 오픈소스 모델 기반 AI Agent 및 Coding Agent 시스템 연구·개발
- Agent Workflow 설계 및 성능 평가 체계 구축
- 최신 Agent 기술 및 오픈소스 프로젝트 분석·적용
- Agent Serving 및 Multi-Agent System 연구
2. AI Inference Systems Research
- KV Cache Compression, Speculative Decoding, Semantic Routing, Prefix Caching 등 최신 추론 최적화 기술 연구
- LLM 추론 워크로드 분석 및 성능 모델링
- 최신 추론 프레임워크(vLLM, SGLang 등) 분석 및 개선
- 추론 품질(Quality), 비용(Cost), 지연시간(Latency) 간 Trade-off 분석
- 대규모 GPU/NPU 클러스터 환경에서의 추론 시스템 설계 및 최적화
- 최신 AI 시스템 논문 구현, 검증 및 성능 평가
[자격 요건]
- 컴퓨터공학 또는 관련 분야 석사 또는 박사 학위 소지자로서 우수한 연구 성과를 보유한 분
- Python 기반 소프트웨어 개발 경험
- AI 시스템 소프트웨어 또는 분산 시스템에 대한 이해
- LLM 및 생성형 AI 기술에 대한 이해
- 새로운 기술을 빠르게 학습하고 실험할 수 있는 역량
- 문제를 정의하고 가설 수립, 실험 설계, 결과 분석을 주도적으로 수행할 수 있는 역량
- 팀워크를 중시하고, 긍정적인 태도로 동료들과 적극적으로 협력할 수 있으신 분
[우대사항]
1. 연구 경험
- ML Systems, Computer Architecture, Distributed Systems, Operating Systems, Compiler, Database 등 관련 분야 연구 경험
- AI 추론 최적화 기술(KV Cache Compression, Speculative Decoding, Routing, Quantization, Parallelism 등) 연구 경험
- 주요 학술대회(NSDI, OSDI, SOSP, EuroSys, ASPLOS, ISCA, MICRO, HPCA, MLSys, NeurIPS, ICML, ICLR 등) 논문 게재 또는 이에 준하는 연구 성과
2. 시스템 및 GPU 프로그래밍
- CUDA, ROCm, Triton, OpenCL, TileLang 등 GPU 프로그래밍 경험
- GPU/NPU 기반 성능 최적화 경험
- 컴퓨터 아키텍처 또는 가속기 시스템 관련 연구 경험
- GPU Kernel 개발 또는 성능 분석 경험
- 대규모 분산 추론 시스템 구축 및 운영 경험
3. AI 및 오픈소스
- LLM Agent 또는 AI Application 개발 경험
- LLM Evaluation Framework 및 Benchmark 구축 경험
- vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 등 추론 프레임워크 개발 경험
- AI 관련 오픈소스 프로젝트 기여 경험
[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.
