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

🚀 한 줄 요약: 포티투닷에서 실 서비스에 활용 가능한 생성형 언어 모델을 학습시키고, LLM 학습 파이프라인을 설계 및 개선하여 LLM 품질을 향상시킬 LLM Engineer를 찾습니다.

🤔 어떤 팀에서 일하게 되나요?

• 소속 팀/부서: 해당 정보는 명시되어 있지 않습니다.

💡 주요 업무:

• LLM 학습 과정 효율 향상 (Pre-training 및 Post-training (SFT) 학습 과정 전반)
• 생성 결과의 전반적인 정확성과 안정성 향상
• 생성 결과 품질 향상을 위한 Self-Refine 가능한 학습 구조 설계

✅ 꼭 필요해요:

• Deep Learning 또는 NLP 관련 경력 5년 이상
• Deep Learning 또는 NLP와 관련된 폭넓은 연구 및 개발 경험
• 숙련된 프로그래밍 능력 (Python & PyTorch)
• PyTorch를 활용한 모델 설계, 학습, 평가 및 최적화 경험
• GPU를 활용한 LLM 학습 및 Trouble shooting 능력
• 분산 학습 프레임워크(Slurm, DDP, Horovod 등) 사용 경험

🌟 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 클러스터를 활용한 학습 파이프라인 설계 및 관리 경험)
• GPU를 활용한 학습 및 서비스 개발 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 - 1억 2,000만원 (추정치))
• 주요 복지:
  • 42dot Way (일하는 방식) 및 Employee Engagement Program 제공 (상세 내용은 공고 내 링크 참조)
  • 국가보훈대상자 및 취업보호 대상자 우대
  • 장애인 고용 촉진 및 직업재활법에 따라 장애인 등록증 소지자 우대

📍 근무지:

• 해당 정보는 명시되어 있지 않습니다.

🗓️ 지원 방법 및 절차:

• 지원 방법: 채용 공고 URL을 통해 지원
• 채용 절차: 서류 전형 → 코딩테스트 → 화상 면접 (1시간 내외) → 대면 혹은 화상 면접 (3시간 내외) → 최종 합격

🙋‍♀️ 지원자가 궁금해할 만한 Q&A:

• Q1: 코딩 테스트는 어떤 유형으로 진행되나요?
  • A: 공고에 구체적인 코딩 테스트 유형은 명시되어 있지 않지만, LLM 학습 및 모델링 관련 지식과 Python, PyTorch 활용 능력을 평가할 것으로 예상됩니다.
• Q2: 면접은 어떤 내용으로 진행되나요?
  • A: 화상 면접에서는 LLM 관련 이론 및 실무 경험, 문제 해결 능력 등을 평가할 것으로 예상되며, 대면/화상 면접(3시간 내외)에서는 보다 심층적인 기술 검증 및 핏(fit) 인터뷰가 진행될 수 있습니다.
• Q3: 42dot Way 및 Employee Engagement Program은 무엇인가요?
  • A: 42dot Way는 42dot이 일하는 방식에 대한 소개이며, Employee Engagement Program은 42dot만의 업무 몰입 프로그램입니다. 상세한 내용은 공고에 링크된 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

📢 포티투닷의 LLM Engineer에 관심 있다면 지금 바로 지원하세요!

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