Principal Software Engineer – PyTorch Training Frameworks

담당업무

• AMD Instinct 가속기 기반 대규모 AI 학습의 성능·확장성·정확성 방향 설정

• LLM 및 foundation model 학습 워크로드의 단일 노드·다중 노드 최적화

• DDP, FSDP, gradient checkpointing, mixed precision, memory planning, 통신·연산 중첩 성능 개선 및 디버깅

• ROCm compiler/runtime, kernel, driver 팀과 전체 스택의 성능 병목·정확성 이슈 해결

• upstream PyTorch 설계 논의, 코드 기여, 성능 수정, CI·디버깅 참여

• 대표 학습 벤치마크와 프로파일링 워크플로 구축 및 성능 회귀 감지

• 성능 회귀와 정확성 문제에 대한 심층 분석 및 부서 간 해결 주도

• 프레임워크 품질, 성능 엔지니어링 실무와 기술적 엄격성 향상을 위한 엔지니어 멘토링

• 전략 고객·파트너 대상 학습 지원, 원인 분석 및 AMD 플랫폼 모범 사례 협업

자격요건

• PyTorch internals 및 학습 시스템 경험: Autograd, optimizer, dataloading, compilation path, runtime behavior

• DDP, FSDP, tensor parallel, pipeline parallel, NCCL/RCCL 기반 분산 학습 전문성

• 프로파일링, tracing, kernel/runtime 분석, 메모리 최적화, 스케일링 연구 경험

• 대규모 코드베이스에서 유지보수 가능한 변경을 구현하는 Python 및 C/C++ 프로그래밍 역량

• TorchInductor, torch.compile, Triton, CUDA/HIP 스타일 프로그래밍 모델 및 성능 도구 이해

• Linux 기반 환경의 OS·하드웨어 경계 작업 경험, 컨테이너·CI·드라이버·런타임 경험

• 설계 문서, 코드 리뷰, 이해관계자 업데이트 및 부서 간 조율 역량

• 기술적 영향력 발휘, 아키텍처 의사결정, 멘토링 및 principal-level 리더십

근무환경

AMD 오피스 기반 하이브리드 근무

마감기한

상시채용