Machine Learning Engineer, API Multicloud

담당업무

• 전략 고객 및 내부 팀과 목표 모델 행동 정의

• 모델 실패 원인 진단 및 학습·평가·시스템 요구사항 전환

• 모델 커스터마이징, post-training, fine-tuning-as-a-service용 production ML 시스템 구축 및 확장

• 학습·커스터마이징 워크플로의 실험 설계·실행·해석

• 데이터·평가·학습·인프라 개선안 도출 및 구현

• AWS-native API 환경에 ML 기능 통합

• post-training 시스템, 도구, API, 개발자 워크플로 개선

• Research·Applied 팀의 모델 개선 및 평가 모범사례의 프로덕션 적용

• 전략 고객과 엔터프라이즈 고객의 안전한 OpenAI 모델 커스터마이징 시스템 설계

• 모델 행동, 학습 데이터, API, 분산 인프라, 고객용 제품 영역을 아우르는 시스템 디버깅 및 개선

• 모호한 요구사항과 변화가 빠른 0→1 환경에서 문제를 처음부터 끝까지 주도

자격요건

• Production AI 시스템의 구축·학습·파인튜닝·평가·배포 경험

• 딥러닝, Transformer 모델, PyTorch 또는 TensorFlow 실무 경험

• 대규모 언어모델의 supervised fine-tuning, distillation, preference optimization, reinforcement learning 등 post-training 경험

• 자료구조, 알고리즘, 시스템 설계 및 Python·Rust 등 고품질 production code 역량

• 모델 커스터마이징, 평가 시스템, 데이터 파이프라인, 분산 시스템, 클라우드 인프라 또는 production ML 플랫폼 경험

• 모델 행동, API, 인프라를 넘나들며 Research·Safety·제품·인프라 팀과 협업하는 역량

• 모호한 환경에서 빠르게 학습하고 문제를 end-to-end로 소유하는 역량

보상

Compensation Range: $295K - $445K

근무환경

• Amazon 및 내부 Codex·Research·Safety Systems·Applied 팀과 협업

• 전략 고객 및 외부 기술 파트너와 협업

• 모델 성능 문제를 분석하고 파트너 요구를 핵심 ML 시스템 개선으로 연결

• 시스템의 안정성·확장성·효율성 개선을 중시하는 환경

지원방법

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마감기한

상시채용