Applied Scientist / Research Engineer

대규모 GPU 클러스터에서 SOTA 모델의 pre-training, post-training, deployment 수행, 데이터 생성 및 정제, 모델 평가와 성능 개선, 데이터 생성·학습·평가·배포를 위한 도구 및 프레임워크 개발, agents 및 RAG pipelines를 활용한 복잡한 문제 해결, 내부/외부 연구·엔지니어링·제품 팀 및 클라이언트 연구팀과의 협업, 연구 프로젝트 및 커뮤니케이션 관리.

필수: 영어와 한국어에 능통하며 복잡한 기술 개념을 기술/비기술 대상에게 설명할 수 있는 커뮤니케이션 역량, PyTorch 또는 JAX 숙련도, 대규모 코드베이스에서 독립적으로 작업할 수 있는 능력, 깨끗하고 읽기 쉬우며 고성능·fault-tolerant한 Python 코드 작성 능력, 협업적이고 low-ego한 태도, 개인/업무/학술 프로젝트를 통해 성과를 낸 경험. 우대: 관련 분야 석사/박사(수학, 물리, 머신러닝 등), agents·multimodality·robotics·diffusion·time-series 연구 경험, 대규모 코드베이스 기여 경험, 상위 학회/저널 논문 실적, typing issue 수정·테스트 추가·CI pipeline 개선 경험.