✨ 네이버에서 LLM 시스템 경량화 및 최적화 연구/개발 전문가를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: 네이버 클라우드에서 LLM 모델의 경량화 및 추론 엔진 최적화를 통해 AI 서비스의 효율성을 극대화할 전문가를 찾습니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

• 소속 팀/부서: NAVER Cloud ([HyperCLOVA X를 포함한 다양한 AI 서비스의 비용과 품질을 개선하는 핵심 부서])

💡 주요 업무:

• LLM 추론 및 학습 비용 절감을 위한 경량화 알고리즘 연구 및 개발 (Quantization, Pruning, Distillation 등)
• vLLM 기반 LLM 추론 엔진의 성능 최적화 및 기능 개발
• 최신 경량화 기법 구현, 적용, 분석 및 경량화 LLM 평가
• GPU 클러스터 환경에서의 대규모 LLM 서비스 운영 및 최적화

✅ 꼭 필요해요:

• LLM 경량화/최적화 연구/개발 3년 이상 경력 (LLM Training/Inference 경량화 연구/개발 부문)
• 최소 1년 이상의 유관 경력 (LLM Inference Engine 최적화 연구/개발 부문)
• 대규모 LLM 모델의 추론 또는 학습 시스템 개발 경험
• C/C++ 및 Python 숙련도, 메모리 관리 이해

🌟 이런 분이면 더 좋아요:

• Large-scale LM 학습 시스템 운영/개발/최적화 경험
• vLLM, TRT-LLM 등 LLM 추론 엔진 개발 경험
• Speculative Decoding, FlashAttention 등 최신 추론 최적화 기법 이해
• 경량화 관련 논문 Publish 실적

💰 연봉 및 복지:

• 연봉: 회사 내규에 따름 (추정 연봉 범위: 약 5,000만원 - 8,000만원 (추정치))
• 주요 복지:
  • 네이버와 동일한 수준의 복지 제공 (자세한 내용은 네이버 채용 페이지 참고)
  • 자기계발비 지원
  • 사내 카페테리아 및 식당 운영
  • 통근버스 운행

📍 근무지:

• 경기 성남시 분당구 불정로 6 (그린팩토리)

🗓️ 지원 방법 및 절차:

• 지원 기간: 채용 시 마감
• 지원 방법: 네이버 채용 홈페이지 온라인 지원
• 채용 절차: 서류 전형 (기업문화적합도 검사 및 직무테스트 포함) → 직무 인터뷰 → 레퍼런스체크 및 종합 인터뷰 → 처우협의 → 최종합격

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

• Q1: LLM 경량화 연구/개발과 LLM Inference Engine 최적화 연구/개발 중 어떤 분야를 선택해야 하나요?
  • A: 본인의 전문성과 관심 분야에 따라 선택하시면 됩니다. LLM 경량화에 대한 깊이 있는 연구 경험이 있다면 LLM 경량화 연구/개발을, LLM 추론 엔진 최적화 경험이 있다면 LLM Inference Engine 최적화 연구/개발을 선택하는 것이 좋습니다.
• Q2: 서류 전형에 포함된 기업문화적합도 검사는 어떤 방식으로 진행되나요?
  • A: 기업문화적합도 검사는 네이버의 핵심 가치와 지원자의 성향이 얼마나 부합하는지 평가하는 과정입니다. 솔직하고 일관성 있게 답변하는 것이 중요합니다.
• Q3: 면접은 어떤 형태로 진행되나요?
  • A: 면접은 직무 면접과 종합 면접으로 구성됩니다. 직무 면접에서는 지원자의 기술적인 역량과 경험을 심층적으로 평가하며, 종합 면접에서는 인성, 가치관, 문제 해결 능력 등을 평가합니다.

📢 네이버의 LLM 시스템 경량화 및 최적화 전문가에 관심 있다면 지금 바로 지원하세요!

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