LLM Engineer (Optimization)
remotemid
via Ashby
About this role
ABOUT THE TEAM & MISSION
LLM Engineer (Optimization)는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 성능(Inference Performance)을 극대화하여 실제 서비스 환경에 최적화된 AI 시스템을 개발합니다.
서버(GPU Cluster)부터 Edge 및 On-device 환경까지 다양한 하드웨어에서 최고의 성능과 효율을 달성할 수 있도록 Inference Engine, Runtime, Compiler 및 Model Optimization 기술을 연구·개발합니다. 최신 LLM Serving 기술과 GPU/Accelerator 최적화를 활용하여 고성능·저지연·저비용 AI 서비스를 구현하는 핵심 역할을 수행합니다.
RESPONSIBILITIES
- LLM Inference Optimization
- 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 성능(Latency, Throughput, Memory Efficiency)을 최적화합니다.
- 다양한 모델 구조 및 추론 환경에 맞는 최적화 기법을 연구하고 적용합니다.
- Long Context, Multi-turn Conversation 등 실제 서비스 환경에서의 성능을 개선합니다.
- Inference Engine 및 Runtime 개발
- GPU 및 Accelerator 기반 LLM Inference Engine을 개발하고 최적화합니다.…
What we'd score you on
reqspace match rubricFive dimensions, recruiter-grade. Upload your resume and we'll generate a written explanation of where you fit and where the gaps are.
1
Skills match
For this role: python, c++, kubernetes, pytorch
2
Level fit
This role is mid-level. We check your trajectory against it.
3
Domain experience
Your work in the role's domain matters more than your years total. We weight recent and direct experience.
4
Recency
A skill you used last quarter weighs more than one from five years ago. We grade on recency, not lifetime.
5
Location fit
This role is remote-eligible. We factor in your stated location and time-zone overlap.
Score yourself on this role.
Free · no card · written explanation included
Skills in this role
Pulled from the job description. These are the keywords we'll weight when scoring your fit.
pythonc++kubernetespytorch