[집중채용] LLM Engineer (Optimization)

담당업무

• 대규모 언어 모델의 지연시간, 처리량, 메모리 효율 최적화

• 다양한 모델 구조와 추론 환경에 맞는 최적화 기법 연구·적용

• Long Context, Multi-turn Conversation 환경의 성능 개선

• GPU·Accelerator 기반 LLM Inference Engine 및 Runtime 개발·최적화

• vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp, ONNX Runtime, MLX 등 프레임워크 활용·개선

• Speculative Decoding, Prefill-Decode Disaggregation 등 최신 Serving 기술 적용

• Quantization, Pruning, Distillation 등 모델 경량화 기법 연구·적용

• CUDA, Triton, TensorRT, TVM, MLIR 기반 Compiler·Kernel 최적화

• GPU Memory와 Kernel 효율 분석·개선

• Mobile, Embedded, Edge Device 환경의 LLM 최적화 및 CPU·GPU·NPU별 최적화 전략 수립

• 제한된 리소스에서 성능 향상과 전력 소비 절감

• 다양한 하드웨어와 Inference Backend의 성능 분석·Benchmark

• NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute, py-spy 등을 활용한 GPU·Runtime 병목 분석

• 모델 품질·추론 성능·비용 간 Trade-off 최적화 및 Serving Architecture 설계

자격요건

• LLM, Machine Learning Infrastructure 또는 Inference Optimization 관련 경력 3년 이상

• LLM Inference Engine 또는 AI Runtime 개발 경험

• GPU Architecture, CUDA Programming 또는 병렬 컴퓨팅 이해

• Quantization, Model Compression, Compiler Optimization 등 모델 최적화 기술 이해

• PyTorch, ONNX, TensorRT 등 딥러닝 프레임워크 활용 경험

• Python 및 C/C++ 중 하나 이상의 언어에 능숙하고 소프트웨어 엔지니어링 역량 보유

• 성능 분석·문제 해결 능력 및 협업 역량

우대사항

• vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llama.cpp, MLX, ONNX Runtime 등 Serving Framework 활용·개발 경험

• CUDA, Triton Kernel 또는 Custom Operator 개발 경험

• Speculative Decoding, Prefill-Decode Disaggregation, KV Cache Compression, Expert Parallelism(MoE) 등 최적화·Serving 기술 경험

• NVIDIA GPU(H100, B200 등), AMD GPU 또는 AI Accelerator 최적화 경험

• Orin, Thor, Qualcomm, Apple Silicon 등 Edge·On-device LLM 최적화 경험

• Kubernetes 기반 AI Serving 또는 대규모 GPU Cluster 운영 경험

• LLM Fine-tuning 및 Distributed Training 이해

• AI Systems, ML Systems 또는 LLM Infrastructure 관련 오픈소스 기여 경험

• NeurIPS, ICML, ICLR, MLSys, OSDI, NSDI, ASPLOS 등 관련 학회 논문 발표 또는 이에 준하는 연구 경험

• 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자 우대

• 장애인 등록증 소지자 우대

전형절차

1. 서류 전형

2. 코딩·과제 테스트

3. 1차 면접: 화상, 1시간 내외

4. 2차 면접: 대면 또는 화상, 3시간 내외

5. 처우 협의 및 입사

지원 및 유의사항

• 지원서 제출 시 주민등록번호, 가족관계, 혼인 여부, 연봉, 사진, 신체조건, 출신 지역 등 채용절차법상 요구 금지 정보 제외

• 전형 절차는 일정과 진행 상황에 따라 일부 변경 가능하며 결과는 등록 이메일로 개별 안내

• 지원서에 허위 사실이 확인될 경우 입사 취소 가능

• 인터뷰 종료 후 지원자 동의하에 평판조회 진행 가능

• 의뢰하지 않은 서치펌 이력서는 접수하지 않으며 해당 이력서에 대한 수수료 미지급

마감기한

상시채용