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[카카오] LLM Research Engineer (Post-training) (신입/경력)
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하는 일
- Post-training을 위한 데이터 수집 및 생성 기술 개발 및 연구
- Post-training에서 필요한 환경 개발 및 이를 이용한 강화 학습
- (e.g. environment scaling)
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하는 일
- Post-training을 위한 데이터 수집 및 생성 기술 개발 및 연구
- Post-training에서 필요한 환경 개발 및 이를 이용한 강화 학습
- (e.g. environment scaling)
- Post-training 학습 파이프라인 고도화를 위한 개발 및 연구
- (e.g. domain-parallel rl)
- Post-training 학습 효율화 연구 (e.g. asynchronous rl)
- 분산 컴퓨팅을 바탕으로 학습 코드 구현 및 최적화 (e.g. Multi-node 혹은 device에서 slime, verl 등의 프레임워크를 이용한 학습)
지원 자격
- CS/AI/ML 등 관련 전공 석사 이상 혹은 이에 준하는 관련 프로젝트 경험을 보유하신 분
- Torch distributed, deepspeed, ray 등의 분산처리를 이용한 언어 모델 학습 경험을 보유하신 분
- SFT 와 RL 등을 포함한 LLM Post-training 경험을 보유하신 분
- 연구/개발에 대한 지속적인 관심과 새로운 기술/업무에 대한 도전 정신을 가지신 분
- 연구/개발에 그치는 것뿐만 아니라 이를 서비스 시나리오로 연결하는 것에 대한 관심을 가지신 분
우대 사항
- LLM을 목적에 맞게 Fine-tuning 해서 서비스에 기여한 경험을 보유하신 분
- Data/Model/Pipeline/Context/Expert Parallel 등 Model parallel 관련 연구 개발 경험을 보유하신 분
- 대규모 GPU/TPU 클러스터 환경에서 초거대 모델 학습을 위한 최적화 경험을 보유하신 분
- 강화 학습에 대한 이론과 엔지니어링 측면에서의 높은 이해도를 보유하신 분
- LLM Post-training을 위한 데이터의 품질 향상과 평가를 위한 연구 개발 경험을 보유하신 분
- LLM Post-training 관련 논문 출판 경험을 보유하신 분
- ◆ 지원프로세스
- 서류전형(CV 첨부 필수) > 코딩테스트 > 사전인터뷰 > 1차 인터뷰(사전과제) > 2차 인터뷰 > 처우 협의 > 최종 합격 및 입사
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