“최첨단 LLM 기술로 AI 캐릭터에 생명력을 불어넣고, 글로벌 무대를 이끌 당신을 기다립니다.” 안녕하세요, AI 캐릭터 채팅 서비스 'Babechat'입니다. 우리는 사용자와 AI 캐릭터 간의 경계 없는 소통을 통해 새로운 즐거움과 관계의 가능성을 만들어가고 있습니다. Babechat 서비스의 핵심인 LLM(대규모 언어 모델)의 전체 라이프사이클을 담당할 엔지니어를 찾습니다. 인프라 구축부터 모델 학습, 그리고 실제 서비스 적용까지 end-to-end로 LLM 시스템을 설계하고 운영하여, Babechat의 AI 캐릭터에게 생명력을 불어넣을 분을 모시고자 합니다.

• 인프라 & 운영 　- 대규모 LLM 인퍼런스(Inference) 인프라를 설계하고 최적화해요. 　- GPU 클러스터 환경에서 모델 서빙 및 성능 튜닝을 담당해요. 　- 수백만 유저를 감당할 수 있는 확장 가능한 LLM 서비스 아키텍처를 구축해요. • 모델 학습 & 데이터 　- LLM 파인튜닝을 위한 데이터 정렬(Alignment) 파이프라인을 구축해요. 　- 분산 학습 환경(Distributed Training)에서 모델 트레이닝 및 실험을 관리해요. 　- AI 캐릭터와의 대화 품질을 높이기 위한 고품질 학습 데이터를 큐레이션하고 전처리해요. • 시스템 개발 　- RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 설계하고 구현하여 캐릭터의 대화 품질을 고도화해요. 　- 대화 컨텍스트 관리 및 프롬프트 엔지니어링을 최적화해요. 　- LLM 에이전트(Agent) 시스템을 개발하고 고도화하여 캐릭터가 더 다양한 기능을 수행할 수 있도록 만들어요.

다음 중 최소 1개 영역 이상에서 실무 경험이 필수예요. • (인프라) vLLM, SGLang 등 대규모 LLM 인퍼런스 처리 경험 • (트레이닝) GRPO, SFT, DPO 등 데이터 정렬 및 모델 학습 경험 • (시스템) RAG 시스템 또는 LLM 에이전트 구현 경험

• 인프라 영역 　- Kubernetes, Docker 기반 컨테이너 오케스트레이션 경험 　- AWS/GCP/Azure 등 클라우드 환경 운영 경험 　- 모델 양자화(Quantization) 및 최적화 기술 이해 • 트레이닝 영역 　- PyTorch 등 분산 학습 프레임워크 경험 　- Hugging Face 생태계 활용 경험 　- Instruction tuning 데이터셋 설계 경험 • 시스템 영역 　- 벡터 데이터베이스(Vector DB) 활용 경험 　- LangChain, n8n 등 LLM 프레임워크 경험 　- Function calling, Tool use 등 에이전트 기술 구현 경험 • AI 캐릭터 채팅, 서브컬쳐(Subculture) 등 Babechat 서비스 도메인에 대한 관심과 이해도가 높은 분

• 서류 전형 → 1차(실무/기술) 인터뷰 → 2차(리더십) 인터뷰 → 레퍼런스 체크 → 최종 합격 및 오퍼 미팅

📈 성장을 위한 전폭적인 지원 업무 관련 성장을 위한 식대, 교육, 도서, 소프트웨어 구독 비용은 법인카드로 자율적으로 사용해요. 업계 최고 사양의 장비와 유료 소프트웨어를 지원하며, 회사 인근 주차도 지원해 드려요. 매월 10만 원의 체력단련비와 연 1회 프리미엄 건강검진으로 건강까지 든든하게 챙겨요. 💻 유연하고 효율적인 근무 문화 주 2일 오피스 출근을 기본으로, 나머지 요일은 원격 근무로 유연하게 일해요. 코어타임 외 자율적인 시간 조율, 별도 승인 없는 자율 휴가제로 신뢰 기반의 문화를 만들어요. 우리는 구성원이 자기 방식으로 일하고, 스스로 회복하며 지속 가능한 성장을 이어가길 바라요. 💰 성과에 대한 확실한 보상 개인의 기여를 반영하여 매년 1회 연봉을 협상해요. 조직 목표 달성도, 개인 역량 성장도, 미래 가치와 인재상 적합도를 기준으로 평가하고, 영업이익 일부를 성과급 재원으로 활용해요. 우리는 성과를 분명하게 측정하고, 그에 맞는 보상은 확실하게 제공해요.