차세대 대규모 언어 모델 학습 시스템을 함께 구축할 LLM Training Engineer를 찾고 있습니다. 1. 이 포지션은 Reasoning, Code Generation, Tool Use, Agentic Workflow를 포함한 다양한 LLM 학습 및 강화 학습 시스템을 실제 Production 환경에서 설계하고 운영하는 역할입니다. 2. 최신 LLM 연구를 실제 대규모 학습 시스템으로 구현하며, GPU 인프라부터 모델 학습 최적화까지 전체 스택을 직접 다룹니다. 3. 프로젝트는 Reinforcement Learning for LLM, Efficient Reasoning, Synthetic Data Generation, Language-Specific Reward Model, Precise Instruction Following 등 LLM 성능 향상에 핵심적인 영역에 집중합니다.

• 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

• 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

• 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

• 서류 전형 -＞ 1차 면접 -＞ 최종 면접 -＞ 처우 협의 -＞ 최종 합격 • 포지션에 따라 전형이 변경 또는 추가될 수 있는 점 참고 부탁드립니다.

• 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)