Principal Agentic AI Performance Optimization Engineer

담당업무

• 멀티 워크로드·멀티 플랫폼 에이전틱 AI 성능 최적화 도구 개발 및 고도화

• 성능 최적화 스택 전반의 개발자·운영자 경험 개선

• 연구자·엔지니어와 협업하여 최적화 기능을 안정적이고 테스트 가능하며 문서화된 솔루션으로 전환

• 소스 코드와 설정 변경을 제안·적용하는 에이전틱 시스템의 안전성·검증 프레임워크 구축

• 다양한 워크로드·하드웨어 플랫폼·클러스터 환경을 지원하는 유연한 추상화 설계

• 검증된 최적화를 명확한 출처 관리와 추적성을 갖춘 버전 관리·배포 아티팩트로 패키징

• 공유 도구 구성요소의 팀·저장소 간 배포 및 도입 확대

• 공개 프레임워크 인터페이스 통합과 관련 개선사항 기여

자격요건

• Python 기반 개발자 도구·명령줄 도구·자동화 플랫폼 구축 경험

• 인프라·MLOps·성능 엔지니어링 환경 경험

• vLLM·SGLang 등 프레임워크를 활용한 LLM 또는 AI 모델의 프로덕션 배포 경험

• 에이전틱 시스템과 AI 기반 워크플로 이해

• 확장 가능한 소프트웨어 솔루션 설계 경험

• Docker 등 컨테이너화 기술과 클러스터 스케줄링 플랫폼 경험

• 컴퓨터과학·컴퓨터공학·전기공학 또는 관련 분야 학위나 이에 상응하는 실무 경험

• 빠르게 변화하는 기술 환경에서 학습하는 태도

• 협업적 접근 방식과 실용적인 문제 해결 능력

우대사항

• 관측 가능성과 감사 추적성을 고려한 시스템 설계 경험

• AI 워크로드 최적화 검증·적격성 평가를 위한 CI/CD 솔루션 구축 경험

• AI 워크로드 성능 최적화 관련 검증·게이팅·의사결정 프레임워크 경험

• Kubernetes 및 Helm 경험

• GPU 아키텍처·커널 개발·C·C++·HIP·CUDA 기반 디버깅 지식

• AI 보조 소프트웨어 개발 도구와 워크플로 사용 경험

근무환경

• 오피스 외 지역 지원자에 대한 원격 근무 방식 검토

• 하이브리드 근무 환경

• AMD는 채용 및 선발 전 과정에서 관련 법률에 따라 지원자 편의를 제공

• 지원자 심사·평가·선발 과정에서 인공지능을 활용할 수 있음

마감기한

상시채용