MLOps Engineer (LLM)

어떤 기회가 있나요?

• 최신 AI 기술을 제품에 적용하며 유저들과 소통할 수 있어요
• LLM(Large Language Model)을 직접 서비스하고 최적화해볼 수 있어요
• 최신 AI를 연구하며 오픈소스 활동 및 학술적인 기여를 할 수 있어요

어떤 일을 담당하나요?

• LLM을 서빙하고 최적화합니다.
• 다양한 LLM을 실험하고 평가합니다.
• LLM 학습 파이프라인을 관리하고 분산학습 시스템을 개발합니다.
• AI Agent, RAG를 위한 벡터서치 시스템을 개발하고 관리합니다.
• 다양한 AI 모델이 서비스에 적용되기 위해 필요한 일을 맡으실 수 있습니다.

어떤 역량과 경력이 필요한가요?

• 컴퓨터 과학, 전자공학, 수학, 통계학 등 해당 포지션과 관련된 전공의 학사 이상의 학위를 갖고 계신 분
• Open source LLM 서빙 경험 (vLLM, TGI, Triton)이 있으신 분
• LLM 추론 최적화 경험 (quantization, pruning, caching)이 있으신 분
• LLM 학습 최적화 경험 (HF trainer, FSDP, deepspeed)이 있으신 분
• LLM 평가 경험 (lm-evaluation-harness)이 있으신 분
• LLM Agent 구조 설계 경험 (langchain, llamaIndex)이 있으신 분

이런 점이 있으면 더 좋아요

• 관련 전공 석사 이상의 학위를 갖고 계신 분
• LLM 추론 및 학습 효율화 관련해서 연구실적이나 오픈소스 기여가 있으신 분
• LLM을 이용한 서비스 운영 경험이 있으신 분
• 서버 엔지니어링 지식도 같이 갖추신 분

어떤 방식으로 채용하나요?

• 일반적으로 서류 제출 - 1차 직무 인터뷰 - 2차 핏 인터뷰 순서로 진행되며, 경우에 따라 3회 이상 면접을 진행할 수 있습니다.
• 과제나 면접 결과에 따라 면접 절차를 유동적으로 조정할 수 있습니다.
• 제출하신 서류를 통해 팀에 필요한 기본적인 문제해결 역량을 가지신 분인지 확인합니다. 지금까지 진행하셨던 프로젝트들과, 도전 과제들을 어떻게 해결하셨는지 적어주시면 많은 도움이 됩니다.
• 1차 직무 인터뷰에서는 지원자의 개발 역량 뿐만 아니라 창의적인 문제 해결 능력을 확인하는 데에 중점을 둡니다. 결과 뿐만 아니라 문제를 해결해가는 과정 자체도 중요하게 평가합니다.
• 2차 핏 인터뷰에서는 채널과 핏이 잘 맞는 분인지 알기 위해 편안하게 서로 질문을 할 수 있는 시간을 갖게 됩니다.

이렇게 대우합니다

• 채널팀은 의미 있는 성과를 낸 멤버에게 '업계 최고'의 대우를 하기 위해 노력합니다.
• 장기적으로 크게 기여해주신 분께는 의미 있는 스톡옵션의 기회도 드립니다.
• '룰이 없는 것이 룰'이라는 모토 아래 일합니다. 가장 궁극적인 목표는 일을 잘하는 것이며, 일에 더 집중할 수만 있다면 근무장소, 휴가를 자율적으로 선택할 수 있습니다.
• 시간의 제약없이 자유롭게 일 합니다. 팀별로 협의하여 개인이 원하는 시간에 업무를 할 수 있어요.
• 구내식당에서 맛있는 점심을 제공합니다. (야근시 저녁도 제공해요)
• 업무에 더욱 집중할 수 있도록 다양한 종류의 스낵과 음료가 '무제한 무료'입니다.
• 사내 바리스타가 만들어 주는 다양한 카페 음료를 무료로 드실 수 있어요.
• 최고의 인재를 위한 최고 수준의 업무용 장비(맥북프로 혹은 동급 사양 및 모니터 등 기타 장비)를 지원합니다.
• 능동적으로 일과 쉼을 선택할수 있도록 법정휴가를 모두 소진하셔도 5일의 휴가를 더 드립니다.
• 안전한 귀가를 위해 야근 택시를 지원하며, 업무에 필요한 도서를 마음껏 구매 요청할 수 있습니다.
• 채널에 잘 적응할 수 있도록 입사 후 3개월간 온보딩 프로그램을 진행해요. 온보딩 이후에도 동료들과 자율적으로 다양한 관심사의 모임을 즐길 수 있어요.
• 그 외에도 채널에는 정말 다양한 복지가 있어요. 구성원이 업무에 집중 할 수 있도록 다양한 복지를 시도하고 바꾸며 가장 적합한 방식을 찾고 있습니다.