Software Engineer- GPU/AI/ML

담당업무

• GPU 커널부터 대규모 분산 시스템까지 AI 소프트웨어 스택 성능 개선

• ROCm 생태계의 개발·튜닝을 위한 모범 사례 수립

• LLM과 에이전트 기반 도구를 활용한 개발 및 성능 튜닝

• LLM과 자율형 AI 워크로드의 학습, 후처리, 추론 최적화

• GPU 아키텍처 입력부터 신규 가속기 소프트웨어까지 하드웨어·소프트웨어 공동 설계

• GPU 커널 및 연산자 개발과 성능 병목 진단

• 팀 간 기술 방향성 조율 및 구성원 멘토링

자격요건

• 현대적인 C++ 기반 대규모 성능 중심 시스템 설계 경험

• GPU 아키텍처, 메모리 계층 및 HIP/CUDA 커널 최적화 이해

• ROCm, rocBLAS, hipDNN, Composable Kernel, AITemplate 등 C++/HIP/CUDA 코드베이스 경험

• cuBLAS, cuDNN, CUTLASS, Thrust, CUB, NCCL 등 CUDA 생태계 경험

• PyTorch, TensorFlow, JAX의 C++/HIP/CUDA 경로 경험

• ROCm Profiler, Nsight 등 프로파일러를 활용한 멀티 GPU·분산 환경 병목 진단

• Transformer, attention 및 전체 모델 생명주기에 대한 이해

• SFT, RLHF, GRPO 등 정렬 및 후처리 경험

• MoE, 양자화, speculative decoding, 에이전트 시스템 등 최신 LLM 동향 이해

• 대규모 후처리 및 추론 파이프라인 최적화 경험

• 복잡한 시스템을 출시한 기술적 오너십과 팀 간 협업·커뮤니케이션 역량

우대사항

• AMD ROCm/HIP 생태계에 대한 깊은 이해

• RTL 설계 및 Verilog/SystemVerilog 기반 하드웨어·소프트웨어 공동 설계 경험

• AI/ML, GPU 컴퓨팅 또는 시스템 최적화 관련 출판물

• 복잡한 성능 중심 소프트웨어 환경에서의 폭넓은 개발 경험

근무환경

하이브리드 근무

마감기한

상시채용