Forward Deployed Engineer - LLMOps

👨‍👦‍👦함께하게 될 ​FDE본부 ​Frontier팀을 ​소개합니다 !

• FDE ​(Forward Deployed Engineering) 본부에서는 ​산업에서 ​발생하는 다양한 ​문제 해결을 위해 ​AI 기술을 ​개발하고 ​산업현장에 적용하여 ​실질적인 ​가치를 ​만들어 냅니다.
• Frontier팀은 기술 ​및 ​사업 관점에서 도전적이고 ​임팩트가 ​큰 ​산업/제조업 문제를 AI ​기술로 해결하는 ​미션을 ​수행합니다.
• 산업 현장의 ​데이터를 이용해 ​AI ​문제를 정의하고 이를 ​풀어가는 과정을 ​통해 End-to-end 머신러닝 라이프 사이클을 경험합니다. 또한 마키나락스에 축적된 문제 해결 경험을 자산화하여 문제 해결 프로세스로 체계화하는 과정을 함께 합니다.

🧑🏻‍💻이런 일을 함께 합니다.

• 최신 LLM(Large Language Model)을 On-Device NPU 환경에 탑재하기 위한 모델 변환 및 최적화 파이프라인 SDK를 개발·검증·관리합니다.
• 다종 LLM 모델에 대한 추론 로직을 표준화하고 파이프라인을 자동화합니다.
• PyTorch, HuggingFace, TFLite, ONNX 등 다양한 딥러닝 프레임워크를 사용하여 모델 개발 및 변환 툴을 개발하고, AIMET 과 같은 프레임워크를 활용하여 모델 양자화 기능을 지원합니다.
• 효율적인 협업을 위해 팀 내외부와의 기술 공유, 코드 리뷰, 실험 결과에 대한 자유로운 토론을 적극적으로 진행합니다.

💡이런 분을 찾습니다.

• 3년 이상의 관련 경력 또는 그에 준하는 역량을 갖춘 분
• CS 기초 지식(자료구조, 운영체제, 컴퓨터 시스템 아키텍처 등)이 탄탄하고 Git을 활용한 버전 관리 및 코드 협업 경험이 있는 분
• 딥러닝과 LLM 모델에 대한 기본적인 이해를 가지고 있으며, PyTorch, HuggingFace, TFLite, ONNX 등 딥러닝 개발 및 추론 프레임워크를 다뤄본 경험이 있는 분
• LLM이나 LVM 등 생성형 AI 모델 추론 관련 라이브러리 개발 경험이 있는 분

📣이런 분이면 더 좋습니다.

• 컴퓨터공학 또는 AI/ML 관련 분야에서 석사 이상의 학위를 보유한 분
• On device NPU 향 환경에 특화된 AI 경량화/최적화 시스템 개발 및 관련 경험이 있는 분
• Multi GPU 환경에서 LLM 모델을 효율적으로 Fine-tuning 한 경험이 있는 분
• LLM, LVM, Text-to-image 등 Generative AI 모델 관련 오픈 소스 라이브러리에 기여한 경험이 있는 분
• Github, Gitlab Action 을 이용한 CI/CD 기술로 고객에게 서비스를 배포한 경험이 있는 분

📆 채용절차

• 서류접수
• 온라인 코딩테스트
• 기술인터뷰
• Fit인터뷰
• 평판조회

📋기타 안내 사항

• 채용 프로세스 진행 시 추가 인터뷰나 과제를 요청드릴 수 있습니다.
• 입사 후 3개월의 수습 기간 및 수습 평가가 진행되며, 해당 기간 중 급여는 100% 지급됩니다.