[부서소개] 저희 부서에서는 AI 개발의 핵심 기반을 한층 더 강화하고자, 대규모 Infra-structure에서의 전공정 학습 시스템 효율화를 하기 위한 노력을 하고 있습니다. AI 모델의 생산 과정 전반에 걸쳐 엔지니어링 역량을 극대화하는 여정 함께 하실 분들을 모시고자 합니다. 급변하는 AI 분야 속에서 다양한 parallelism 기법들이 요구되는 모델이 새롭게 탄생하고 있으며, 더 나아가 새로운 parallelism 기법이 등장하기도 했습니다. 단순히 SW 레벨에서만 이해하고 최적화 하는 것을 넘어서 이제는 Infra-structure에 대한 이해와 HW 레벨까지 깊숙히 내려가서 최적화 하는 업무들을 요구하고 있습니다. 저희 부서에서는 HyperCLOVA-X의 학습 역량을 높이기 위해 GPU 기반의 대규모 분산 학습 시스템에 대한 하드웨어적인 이해는 물론이고 kernel 레벨의 깊숙한 부분까지 최적화 하는 역할을 바탕으로, AI 모델의 생산 과정 전 공정에 걸쳐 엔지니어링 역량을 극대화함으로써 HyperCLOVA-X라는 모델의 서비스를 넘어 Sovereign AI 발전에 앞장서서 나아가고자 합니다.

- 대규모 학습 데이터의 전처리 및 데이터 생산 시스템 개발 - 대규모 GPU 분산 학습 시스템 분석 및 최적화 - 새로운 학습 최적화 기법 발굴 및 내재화 - 분산 학습 시스템의 최적화와 안정성 향상을 위한 각종 로깅 시스템 구현 - HyperCLOVA X의 유관부서 (경량화, 모델, 인프라, Post-training 부서)와 협업 등

- 대규모 분산 학습 시스템 최적화를 다루거나 개발한 경험이 있는 3년 이상의 경력을 보유하신 분 - 본인의 역할을 통해 시스템의 전체 성능이 개선되고 향상되는 그 자체에 즐거움을 느끼시는 분 - 성능 향상과 SW Architecturing 관점에서 확장 가능성/유지보수를 같이 고민하실 수 있는 분 - PyTorch, Hugging Face 등 deep learning framework에 대한 높은 숙련도를 보유하신 분 - LLM 및 Transformer 모델에 대한 학습/inference 분석 능력을 갖추신 분 - 대규모 분산 학습 framework(FSDP, Deepspeed, Megatron-lm, NeMo, Torchtitan)를 다룬 경험이 있으신 분

- Large-scale Model 학습 시스템 개발/최적화를 위한 Parallelism에 대한 깊은 이해가 있으신 분 - GPU architecture에 대한 높은 이해 및 cuda kernel 개발을 통한 최적화 경험이 있으신 분 - Large-scale LM 학습 시스템 운영/개발/최적화 경험이 있으신 분 - LLM 학습 최적화 논문/개발 경험이 있으신 분

서류 전형(기업문화적합도 검사 및 직무 테스트 포함) ▶ 직무 인터뷰 ▶ 레퍼런스체크 및 종합 인터뷰 ▶ 처우협의 ▶ 최종합격 ※ 직무에 따라 서류전형시 직무테스트가 포함될 수 있습니다. ※ 전형 절차는 일정 및 상황에 따라 변동 될 수 있으며, 전형 별 결과에 따라 절차(추가 인터뷰 등)가 추가될 수 있습니다. ※ 정해진 결과 발표 일정은 없으며, 지원서 검토 후 면접 일정은 대상자에게 개별로 안내 드릴 예정입니다.

[기타사항] - 본 공고는 중복지원이 불가능하며, 기진행한 포지션에 대한 전형이 모두 마무리 되면 다른 포지션으로 지원이 가능합니다. - 해외 출장에 결격 사유가 없는 분만 지원 가능합니다. - 병역 의무를 필한 자 혹은 면제된 자에 한 해 입사지원이 가능합니다. - 지원서 상 허위 기재가 있거나 제출 서류가 허위인 경우 합격이 취소될 수 있습니다. - 제출된 지원서는 [My page- 지원현황]에서 확인 가능하며, 공고 마감 전까지 홈페이지에서 수정 및 지원 철회가 가능합니다. - 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장 될 수 있습니다. - 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다. - 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다. - 제출해 주신 지원서의 검토 결과 발표는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내 드립니다. - 입사 후 3개월의 수습 기간을 적용하며 평가에 따라 수습 기간이 연장되거나 채용이 취소될 수 있습니다. - 문의사항은 NAVER Cloud 채용 홈페이지 1:1 문의로 접수해주시기 바랍니다.