[수행직무]
- 초대형 Foundation Model 사전학습/추론을 위한 GPU 연산 커널 설계 및 최적화
- 대규모 분산 학습·강화학습(RL) 기반 학습 파이프라인 설계 및 개발
- 비동기(asynchronous) 학습 아키텍처(rollout–trainer 분리, actor–learner 스케줄링 등) 연구·구현
- 고속 inference 최적화 (quantization, kernel fusion, KV cache, paged attention 등)
- 연산–통신 오버랩, 메모리·대역폭 효율화 등 학습/서빙 throughput·latency 개선
- 최신 학습 알고리즘에 대한 연구·실험 및 프로덕션 학습 시스템으로의 적용

[자격요건]
- 총 경력 : 총 3년 이상
- 학력/전공 : 박사 이상, 석사 이상 + 관련 경험 3년 이상(학위 기간 포함 가능) / AI, CS, 전기전자 등 관련 전공
- LLM 또는 대규모 딥러닝 모델 학습/추론 개발 경험, Python · PyTorch · Linux 환경 능숙, 분산 학습 환경 개발 경험