Principal Engineer, Efficient GenAI

담당업무

• 대규모 생성형 AI 모델 학습 및 추론 확장

• Transformer 아키텍처, 학습 병렬화 전략, speculative decoding, KV-caching 최적화

• AMD 플랫폼용 효율적인 생성형 AI 모델 아키텍처 구현 및 성능 검증

• PyTorch, JAX, vLLM, SGLang 기반 AMD 최적화 모델·라이브러리 통합 및 학습 레시피 공개

• AMD 하드웨어·소프트웨어 팀과 엔드투엔드 성능 공동 최적화

• 대규모 생성형 AI 애플리케이션의 에이전트 워크플로 구축 및 배포 확산

• 연구 결과의 외부 학회 발표 및 산업·학계 연구자와의 협업

자격요건

• 생성형 AI 모델 학습 및 추론에 대한 기술 전문성

• PyTorch, JAX, vLLM, SGLang, MuJoCo 등 딥러닝 프레임워크 경험

• 대규모 클러스터 분산 학습 및 AMD 디바이스 기반 추론 경험

• 효율적인 생성형 AI 애플리케이션을 위한 알고리즘 혁신 역량

• 생성형 AI 모델 및 파운데이션 모델의 제품화 경험

• 내부·외부 협업을 위한 문서 작성, 커뮤니케이션, 발표 역량

우대사항

• 효율적인 모델 아키텍처, 최적화 학습, 병렬화 전략, 저정밀도 학습 관련 전문성 및 논문

• NeurIPS, CVPR, ECCV, ICCV, ICML, ICLR 등 주요 학회 발표 경험

근무환경

• AMD AI Models and Applications 팀 소속 협업

• 연구자 및 소프트웨어·하드웨어 팀과의 협업

• 생성형 AI 모델 학습·추론 최적화 및 AMD 플랫폼 배포 중심의 업무

• 하이브리드 근무

마감기한

상시채용