✨ 포티투닷에서 LLM Engineer (LLM Training) 전문가를 찾습니다! ✨

🚀 한 줄 요약: 포티투닷에서 실서비스에 활용 가능한 생성형 언어 모델을 학습하고, LLM 학습 파이프라인을 설계 및 개선할 LLM Engineer를 찾습니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

  • LLM 학습 팀: (LLM 모델의 성능 향상을 위해 끊임없이 연구하고 실험하는 핵심 부서)

💡 주요 업무:

  • LLM 학습 과정 효율 향상 (Pre-training 및 Post-training (SFT) 학습 과정 전반)
  • 생성 결과의 정확성과 안정성 향상 위한 Self-Refine 학습 구조 설계
  • GPU 클러스터를 활용한 학습 파이프라인 설계 및 관리
  • 새로운 방법론 시도를 통한 LLM 품질 개선

✅ 꼭 필요해요:

  • Deep Learning 또는 NLP 관련 경력 5년 이상
  • 숙련된 프로그래밍 (Python & PyTorch) 능력
  • 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 (주요 학술 대회(ACL, EMNLP, NeurIPS 등) 논문 발표 경험)
  • Docker 및 Kubernetes에 대한 경험
  • GPU 기반의 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 - 1억원 (추정치, 경력 및 역량에 따라 변동 가능))
  • 주요 복지:
    • 42dot Way (자율과 책임 기반의 업무 방식)
    • Employee Engagement Program (직원 몰입을 돕는 다양한 프로그램 제공)
    • (추가적인 복지 정보는 회사 홈페이지 참고)

🏢 근무 환경 및 조직 문화:

  • 42dot Way를 통해 자율과 책임을 기반으로 일하는 문화를 지향합니다.

📍 근무지:

  • (정확한 근무지는 회사에 문의)

🗓️ 지원 방법 및 절차:

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

  • Q1: 코딩 테스트는 어떤 유형으로 진행되나요?
    • A: 공고에는 구체적인 코딩 테스트 유형이 명시되어 있지 않습니다. 다만, LLM 학습 및 모델링 경험을 평가할 수 있는 문제가 출제될 가능성이 높습니다. PyTorch를 활용한 모델링 및 최적화 관련 지식을 충분히 준비하시는 것이 좋습니다.
  • Q2: 실제 LLM 학습 환경은 어떻게 구성되어 있나요?
    • A: 공고 상에는 구체적으로 명시되어 있지 않지만, GPU 클러스터를 활용한 학습 파이프라인을 구축하고 관리한 경험을 우대하는 것으로 보아, GPU 기반의 분산 학습 환경을 사용하는 것으로 예상됩니다.
  • Q3: 수평적인 문화라고 강조하시는데, 실제 팀 분위기는 어떤가요?
    • A: 42dot Way를 통해 자율과 책임을 기반으로 일하는 문화를 지향하며, 직원 몰입 프로그램을 운영하는 것으로 보아, 팀원 간의 적극적인 소통과 협업을 장려하는 수평적인 문화를 추구하는 것으로 예상됩니다.

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