✨ 포티투닷에서 LLM Engineer (Reinforcement Learning) 전문가를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: 포티투닷에서 실 서비스에 적용 가능한 LLM(Large Language Model) 학습 파이프라인을 구축하고, 강화 학습을 통해 LLM의 성능을 지속적으로 개선할 LLM Engineer를 찾습니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

• 해당 정보는 공고에 명시되어 있지 않습니다.

💡 주요 업무:

• LLM 학습 과정 효율 향상 (Direct Alignment Algorithm, PPO, GRPO, DPO 등 활용)
• 생성 결과의 정확성 및 안정성 향상 (Reward Hacking 방지, Self-Refine 학습 구조 설계)
• 외부 지식 및 API 연동 가능한 기초 모델 개발 (필요한 외부 연동 Tool을 LLM 스스로 선택하도록 학습)

✅ 꼭 필요해요:

• Deep Learning 또는 NLP 관련 경력 5년 이상
• 숙련된 Python 및 PyTorch 프로그래밍 능력
• PyTorch를 활용한 모델 설계, 학습, 평가 및 최적화 경험
• GPU를 활용한 LLM 학습 및 문제 해결 능력
• 분산 학습 프레임워크(Slurm, DDP, Horovod 등) 사용 경험
• 동료와의 원활한 협업 능력

🌟 이런 분이면 더 좋아요:

• Deep Learning/NLP 관련 논문 제출 또는 석박사 학위 소지자 (ACL, EMNLP, NeurIPS 등 주요 학술 대회 논문 발표 경험)
• Docker 및 Kubernetes 사용 경험 (GPU 클러스터 활용 학습 파이프라인 설계 및 관리 경험)
• GPU를 활용한 학습 및 서비스 개발 경험 (GPU 기반 Training 또는 Inference 시스템 구축 경험)
• LLM의 Post-training 관련 경험 (Supervised Fine-Tuning 및 Parameter Efficient Fine-Tuning 활용 경험)

💰 연봉 및 복지:

• 연봉: 회사 내규에 따름 (추정 연봉 범위: 약 7,000만원 - 1억 2,000만원 (추정치))
• 주요 복지:
  • 42dot Way (자율과 책임 기반의 문화, 투명한 정보 공유, 적극적인 피드백 장려 등)
  • Employee Engagement Program (성장 지원, 몰입 환경 조성, 즐거운 경험 제공)
  • (추가적인 복지 정보는 회사 웹사이트 참고)

🏢 근무 환경 및 조직 문화:

• 42dot Way를 통해 자율과 책임을 중시하며, 수평적인 소통을 지향하는 문화를 강조합니다.

📍 근무지:

• 해당 정보는 공고에 명시되어 있지 않습니다.

🗓️ 지원 방법 및 절차:

• 지원 기간: 채용 시 마감
• 지원 방법: https://42dot.ai/careers/openroles/8cd4a8fa-baa5-482a-bd75-9dcd0091127d (온라인 지원)
• 채용 절차: 서류 전형 → 코딩테스트 → 화상면접 (1시간 내외) → 대면 혹은 화상면접 (3시간 내외) → 최종 합격 (전형 절차는 직무별로 상이할 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.)

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

• Q1: LLM 관련 경력이 5년 미만이어도 지원 가능한가요?
  • A: 필수 자격 요건에 Deep Learning 또는 NLP 관련 경력 5년 이상으로 명시되어 있습니다. 다만, 뛰어난 역량과 잠재력을 보유하고 있다면 지원을 고려해볼 수 있습니다.
• Q2: 코딩 테스트는 어떤 방식으로 진행되나요?
  • A: 코딩 테스트 관련 구체적인 정보는 공고에 명시되어 있지 않습니다. 하지만, LLM 학습 및 모델링 관련 지식과 문제 해결 능력을 평가하는 내용이 포함될 것으로 예상됩니다.
• Q3: 면접은 어떤 내용을 중점적으로 보나요?
  • A: 화상 면접 및 대면/화상 면접을 통해 LLM 엔지니어로서의 전문성, 문제 해결 능력, 협업 능력 등을 종합적으로 평가할 것으로 예상됩니다. 특히, LLM 학습 및 강화 학습 관련 경험과 지식을 어필하는 것이 중요합니다.

📢 포티투닷의 LLM Engineer에 관심 있다면 지금 바로 지원하세요!

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