[NAVER Cloud] HyperCLOVA X 학습 시스템 개발/최적화 Engineer (경력)

• 대규모 학습데이터의 전처리 및 데이터 생산 시스템 개발
• 대규모 GPU 분산 학습 시스템 분석 및 최적화
• 새로운 학습 최적화 기법 발굴 및 내재화
• 분산 학습 시스템의 최적화와 안정성 향상을 위한 각종 프로파일링 기반 시스템 구현
• HyperCLOVA X의 유관부서 (경량화, 모델, 인프라, Pre-training 부서, Post-training 부서)와 협업

• 대규모 분산 학습 시스템 최적화를 다루거나 개발한 경력을 2년 이상 보유하신 분
• 주도적인 자세로 시스템의 전체 성능이 개선되고 향상되는 자체에 즐거움을 느끼시는 분
• 성능 향상과 SW Architecturing 관점에서 확장 가능성/유지보수를 같이 고민할 수 있는 분
• Pytorch, huggingface 등 deep learning framework에 대한 높은 숙련도를 보유하신 분
• LLM 및 Transformer 모델에 대한 학습/inference 분석 능력을 보유하신 분
• 대규모 분산학습 frameworks(FSDP, Deepspeed, Megatron-lm, NeMo, Torchtitan)를 다룬 경험이 있으신 분

• Large-scale Model 학습 시스템 개발/최적화를 위한 Parallelism에 대한 깊은 이해를 보유하신 분
• GPU architecture에 대한 높은 이해 및 cuda kernel 개발을 통한 최적화 경험이 있으신 분
• LLM knowledge distillation 논문/연구 실적을 보유하신 분
• LLM 학습 최적화 논문/개발 경험을 보유하신 분
• Large-scale LM 학습 시스템 운영/개발/최적화 경험이 있으신 분

■ 전형절차 및 기타사항
[전형절차]
서류 전형(기업문화적합도 검사 및 직무 테스트 포함) ▶ 1차 인터뷰 ▶ 레퍼런스체크 및 2차 인터뷰 ▶ 처우협의 ▶ 최종합격
※ 전형 절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있으며, 전형별 결과에 따라 절차(추가 인터뷰 등)가 추가될 수 있습니다.
※ 정해진 결과 발표 일정은 없으며, 지원서 검토 후 면접 일정은 대상자에게 개별로 안내드릴 예정입니다.
경기 성남시 분당구 불정로 6 (그린팩토리)
※ 근무지는 회사 내부 사정에 따라 변동될 수 있습니다.
[기타사항]
- 본 공고는 타 공고와 중복지원이 불가능하며, 기진행한 포지션에 대한 전형이 모두 마무리 되면 다른 포지션으로 지원이 가능합니다.
- 해외 출장에 결격 사유가 없는 분만 지원 가능합니다.
- 병역 의무를 필한 자 혹은 면제된 자에 한해 입사지원이 가능합니다.
- 지원서 상 허위 기재가 있거나 제출 서류가 허위인 경우 합격이 취소될 수 있습니다.
- 제출된 지원서는 [My page- 지원현황]에서 확인 가능하며, 공고 마감 전까지 홈페이지에서 수정 및 지원 철회가 가능합니다.
- 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요 시 모집 기간이 연장될 수 있습니다.
- 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
- 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다.
- 제출해주신 지원서의 검토 결과 발표는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
- 입사 후 3개월의 수습 기간을 적용하며 평가에 따라 수습 기간이 연장되거나 채용이 취소될 수 있습니다.
- 문의사항은 NAVER Cloud 채용 홈페이지 1:1 문의로 접수해주시기 바랍니다.