<h2>직무</h2><p>LLM Engineer (LLM Training)</p><h2>포지션 상세</h2><p>[We are looking for the best]<br><br>42dot의 LLM Engineer(LLM Training)는 LLM학습 파이프라인을 설계하여 실서비스에서 활용 가능한 생성형 언어모델을 학습합니다. 지속적인 품질 향상을 위하여 끊임없이 새로운 방법론을 시도하여, 실사용자에게 꼭 필요한 서비스를 출시하고, LLM 스스로 품질을 개선할 수 있도록 가다듬는 일에 기여합니다.</p><h2>주요업무</h2><p>• LLM학습 과정의 효율 향상 - Pre-training 및 Post-training (SFT) 학습 과정의 전반적인 효율 향상<br>• 생성 결과의 전반적인 정확성과 안정성 향상 - 생성 결과의 품질 향상을 위하여 Self-Refine이 가능한 학습 구조 설계</p><h2>자격요건</h2><p>• Deep Learning 또는 NLP 관련 경력 5년 이상 - Deep Learning 또는 NLP와 관련된 폭넓은 연구 및 개발 경험<br>• 숙련된 프로그래밍 (Python & pytorch) 능력 - PyTorch를 활용한 모델 설계, 학습, 평가 및 최적화 경험<br>• GPU를 활용한 LLM 학습 및 Trouble shooting 능력 - 분산 학습 프레임워크(Slurm, DDP, Horovod 등) 사용 경험<br>• 동료와의 원활한 협업 능력</p><h2>우대사항</h2><p>• Deep Learning/NLP 관련 논문 제출 또는 석박사 학위 소지자 - 주요 학술 대회(ACL, EMNLP, NeurIPS 등) 논문 발표 경험<br>• Docker 및 Kubernetes에 대한 경험 - GPU 클러스터를 활용한 학습 파이프라인 설계 및 관리 경험<br>• GPU를 활용한 학습 및 서비스 개발 경험 - GPU 기반의 Training 또는 Inference 시스템 구축 경험<br>• LLM의 Post-training 관련 경험 - Supervised Fine-Tuning 및 Parameter Efficient Fine-Tuning 활용 경험</p><h2>혜택 및 복지</h2><p>[42dot만의 업무 몰입 프로그램].<br>https://42dot.ai/careers/program</p>
