ML Accelerator Performance Validation Engineer, Post Silicon Validation

벤치마크를 설계·실행하여 마이크로아키텍처부터 전체 모델 학습까지 성능 측정, compute throughput·memory bandwidth·interconnect latency 분석, transformer/LLM/vision 등 실제 ML 워크로드를 칩에서 프로파일링, 성능 병목 식별 및 아키텍처 팀과 최적화 협업, 자동화된 성능 회귀 대시보드와 추적 인프라 구축, 실측 결과를 RTL 시뮬레이션·에뮬레이션 예측과 상관 분석.

필수: 3년 이상 비인턴 소프트웨어 개발 경험, 2년 이상 시스템 설계/아키텍처 경험, Machine Learning 및 Large Language Model 기본 이해(아키텍처, training/inference lifecycle, 모델 실행 최적화) 또는 PyTorch/JAX 경험, 컴퓨터공학/공학/수학 관련 학사 또는 동등 경험, Java/C++/Python 등 관련 언어 경험, 하드웨어 성능 카운터 및 프로파일링 도구 활용 경험 3년 이상, 메모리 계층(cache, DRAM, HBM), compute pipeline, interconnect topology 등 컴퓨터 아키텍처 이해, 통계 방법·회귀분석·데이터 시각화 경험. 우대: 전체 SDLC 경험(coding standards, code review, source control, build, testing, operations), CUDA kernels 또는 ML/저수준 커널 경험, GPU/Neuron/TPU 등 AI 가속기에서 LLM 개발·배포 경험, AllReduce/AllGather 및 스케일링 지식, HBM/PCIe/DMA bandwidth characterization 경험.