AI Inference/Serving Engineer(경력)

주요업무

• 대규모 언어 모델(LLM)의 Inference 및 Serving 성능 최적화

• 다양한 하드웨어 환경에서 효율적인 AI Inference System 구축

자격요건

• 컴퓨터공학, 전자·전기공학 또는 관련 분야 전공

• 새로운 기술과 다양한 의견을 수용하고 적극적으로 학습하는 태도

• LLM Inference 동작 원리와 주요 개념에 대한 깊은 이해

• Attention, KV Cache, Prefill / Decode, Continuous Batching 이해

• 최신 LLM Serving 및 최적화 기술 이해

• Quantization, Speculative Decoding, Tensor / Pipeline Parallelism, Prefill-Decode Disaggregation 이해

• vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 등 AI Inference Framework/System 지식 또는 사용 경험

• CUDA, Triton 또는 기타 Accelerator Programming 경험

• Kubernetes 환경에서 Inference 서비스 배포 및 운영 경험

• 기술 내용을 명확하게 전달하는 문서 작성 및 커뮤니케이션 역량

우대사항

• 다양한 Hardware 및 Inference Backend 환경의 성능 분석 및 Benchmark 경험

• 워크로드 특성에 따른 Serving 파라미터 튜닝 경험

• Long Context, 고동시성, Chunked Prefill, Prefix Caching 경험

• GPU 등 Accelerator Profiling 및 Inference Performance Optimization 경험

• H2D/D2H 및 동기화 구간 분석 경험

• Inference 워크로드 관측 및 CI 기반 성능 회귀 검출 경험

• 영어 논문 및 기술 문서 독해와 신기술의 실제 시스템 적용 경험

복리후생

• 음료, 커피, 스낵 지원

• 유연근무제

• 자유로운 연차 사용

• 라운지, 안마의자 등 휴식 공간

• 교육 및 도서 지원

• 건강검진 지원

• 복지포인트 지원

• 장기근속 포상

• 스톡옵션

• 성과급

• 경조금

• 전사 올핸즈 미팅 월 1회

• 전사 워크샵 연 1회 국내·해외

• 동호회 및 스터디 지원

• 회식비 지원

전형절차

1. 서류 전형

2. 직무 인터뷰

3. 종합 인터뷰

4. 평판조회

5. 최종 합격

근무환경

• 유연근무제

• 자유로운 연차 사용

• 월 1회 전사 올핸즈 미팅

• 연 1회 국내·해외 전사 워크샵

• 동호회 및 스터디 지원

마감기한

2026년 10월 17일 23:59까지