Software Engineer - GenAI inference

GenAI 추론 엔진 설계 및 구현, 대규모 LLM 추론에 최적화된 모델 서빙 스택 협업, 새로운 모델 아키텍처(Sparsity, MoE 등)의 엔진 도입 및 최적화, GPU 및 가속기 활용도 최적화(Latency, Throughput, Memory), 성능 병목 분석을 위한 프로파일링 및 트레이싱 도구 구축, 확장 가능한 라우팅/배칭/스케줄링/메모리 관리 메커니즘 개발, 분산 추론 인프라 통합 및 로드 밸런싱

컴퓨터 공학 또는 관련 분야 학사/석사/박사 학위, 성능 중심 시스템(performance-critical systems) 분야 3년 이상의 소프트웨어 엔지니어링 경력, ML 추론 내부 구조(Attention, MLPs, Quantization, Sparse operations 등)에 대한 깊은 이해, CUDA 및 GPU 프로그래밍(cuBLAS, cuDNN, NCCL 등) 실무 경험, 분산 시스템(RPC, Queuing, Sharding, Memory partitioning 등) 설계 및 운영 능력, 커널/메모리/네트워킹 등 레이어 전반의 성능 병목 해결 능력, (우대) ML 시스템/추론 최적화/모델 서빙 관련 연구 논문 발표 또는 오픈소스 기여