ML Research Engineer - Hardware Codesign

루프라인 시뮬레이터 구축 및 시스템 아키텍처 결정 분석; 성능 시뮬레이션과 실제 측정값 간의 격차 분석 및 병목 현상 파악; 저정밀도 수치 및 압축 스킴을 위한 에뮬레이션 커널 작성; RTL 모듈 프로토타이핑 및 구현; 신규 ML 워크로드 프로토타이핑 및 평가; ML 과학과 하드웨어 최적화 간의 엔드투엔드 목표 수립 및 실행; 연구팀과 하드웨어팀 간의 기술적 의사결정 조율 및 커뮤니케이션.

Python, C++, Rust 숙련도; Triton, CUDA 또는 유사 기술 작성 경험; PyTorch 또는 JAX 활용 능력 및 대규모 ML 코드베이스 경험(우대); 부동 소수점 수치, 저정밀도 ML 트레이드오프, 모델 양자화(Quantization)에 대한 실무적 이해; Transformer 모델 및 대규모 ML 시스템(Sharded training/inference) 아키텍처에 대한 깊은 이해; RTL 작성 및 PPA(Power, Performance, Area) 트레이드오프 이해(우대); 모호한 요구사항 속에서도 프로토타입을 신속히 제작하고 반복 개선할 수 있는 능력.