이 공고, 이렇게 물어볼 겁니다
Q1
LLM/LMM 서버 추론 성능 개선 프로젝트에서 본인이 기여한 부분은 무엇인가요?
🎯 개인 기여도와 성과를 확인
Q2
NVIDIA GPU 아키텍처를 활용하여 추론 성능을 개선한 경험을 구체적으로 설명해주세요.
🎯 실무 지식과 경험을 확인
Q3
CUDA, CUTLASS, Triton, CuTe 등 하위 수준 프로그래밍을 사용하여 추론 성능을 개선한 사례를 하나 꼽아서 말씀해주실 수 있을까요?
🎯 하위 수준 프로그래밍 경험을 확인
Q4
LLM/LMM 학습 프레임워크를 사용하여 학습 성능을 개선한 경험을 설명해주세요. 그때 사용한 지표는 무엇이었나요?
🎯 학습 프레임워크 경험과 성과 지표를 확인
Q5
오픈소스 프로젝트에 기여한 경험에서 본인이 기여한 부분과 성과를 구체적으로 설명해주세요. 그 프로젝트의 목적과 본인의 역할은 무엇이었나요?
🎯 오픈소스 프로젝트 기여 경험과 기여도를 확인
질문만 읽으면 컨닝이에요. 소리 내어 답해보세요 — 어디서 틀어지는지 짚어드립니다.
공고 내용
◆ 소개
우리 조직은 AI 모델의 서버나 모바일 등 다양한 환경에 추론 적용을 담당하고 있습니다.
추론과 학습 효율을 개선하여 카카오의 AI 경쟁력을 증진시키는 데 기여하고 있습니다.
◆ 업무
- LLM/LMM 서버 환경 추론 성능 개선
- LLM 학습 성능 개선
◆ 자격
- Python 언어 능숙자
- 관련 업계 경력 2년 이상인 분
- LLM/LMM 서버 추론 운영 및 효율 개선 경험이 있으신 분
- NVIDIA GPU 아키텍처, 메모리 계층 구조, 멀티 GPU 통신 등에 대한 실무 지식을 보유하신 분
**◆ 우대사항**
- CUDA, CUTLASS, Triton, CuTe 등 하위 수준 프로그래밍 경험이 있으신 분
- LLM/LMM 서버 추론 기술에 익숙하신 분
- LLM/LMM의 모바일(iOS/aOS) 환경 추론 기술 경험이 있으신 분
- LLM/LMM 학습 프레임워크에 익숙하신 분
- 오픈소스 프로젝트 기여 경험이 있으신 분
- NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR 등 주요 학회 논문 게재 경험이 있으신 분
- 관련 분야 석사 또는 박사 학위를 보유하신 분
- Docker, Kubernetes등 클라우드 환경에 익숙하신 분
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