저희 부서는 네이버의 AI 서비스의 비용 최적화를 목표로 합니다. 그리고 이것을 AI 모델과 Computing System에 대한 종합적인 이해를 바탕으로 이루려고 합니다. 때로는 주어진 CPU/GPU System에 맞게 최적화하기도 하고, 새로운 시스템이나 하드웨어를 제안하기도 합니다.
또한 이 과정에서 AI 모델을 있는 그대로 두지 않고, 경량화하거나 압축하는 AI 알고리즘을 적극 적용합니다. LLM 서비스가 발전함에 따라 LLM을 생성하기 위한 학습 pipeline은 점점 복잡해지고 고도화되고 있으며, 이러한 pipeline을 고려한 경량화/최적화 strategy 연구/개발을 바탕으로 실질적인 서비스 비용을 절감하고 속도를 향상시키기 위한 가능성을 제공하는데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 과정에서 LLM 추론 및 학습에서의 비용을 줄이기 위한 최적화 알고리즘 연구/개발을 집중하고 있습니다. 다양한 경량화 알고리즘 들을 적용하고, 적용한 경량화 LLM을 평가함으로써, 기존 경량화 기술들이 가진 한계나 문제점을 파악하고, 새로운 알고리즘을 연구/개발하는 것을 목표로 합니다. 때로는 하드웨어에 대한 깊은 이해를 바탕으로 적극적으로 하드웨어 설계에 개입하여 HW architecture 결정에 필요한 중요 요소들이 모델의 정확도에 미치는 영향을 파악하여 제안하고 있습니다. 알고리즘부터 HW까지 폭넓은 범위를 공부하실 수 있는 기회가 될 수 있습니다.
- LLM 경량화 알고리즘 연구
- Knowledge Distillation 고도화 연구
- Pruning/Quantization/SVD 등의 압축 방법과 Knowledge Distillation 연구
- Splitwise/Speculative Decoding등의 가속 방법을 사용하는 상황을 고려한 모델 경량화 연구
- SoTA 압축 기술에 대한 비교 및 코드 내재화
- LLM 및 Transformer 모델에 대한 기초 지식이 있으신 분
- LLM 및 AI 모델 경량화 연구 경험을 보유하신 분
- 열린 마음으로 소통하고 최신 ArXiv 논문 Discussion을 즐기시는 분
- Pytorch, huggingface 등 deep learning framework에 대한 숙련도가 있으신 분
- Quantization / Pruning 등의 압축 알고리즘 연구/개발 경험을 보유하신 분
- Large-scale DNN 연구 / 최적화 경험을 보유하신 분
- 경량화 관련 논문 Publish 실적이 있으신 분
- Computer Architecture에 대한 이해도가 있으신 분
서류전형 및 사전 과제 > 필기전형(코딩테스트) > 면접전형 > 인턴십
※ 입사 지원 시 사전 과제를 함께 제출하여야 하며, 면접 전형에서 과제에 대한 발표가 진행될 예정입니다.
※ 전형절차는 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있으며, 전형별 결과에 따라 절차가 추가될 수 있습니다.
※ 면접 안내는 추후 면접 대상자에게 개별 안내 드릴 예정입니다.
서류 접수 기간: 2025년 7월 24일(목요일) ~ 2025년 8월 4일(월요일) 오후 6시
경기도 성남시 분당구 불정로 6 (그린팩토리)
※ 근무지는 회사 내부 사정에 따라 변경될 수 있습니다.
2025년 9월 중 ~ 2025년 11월 중 (약 3개월 근무 가능자)
주 5일 (10:00~19:00)
※ 인턴십 상세 근무 기간은 추후 최종 대상자에게 개별 안내 드릴 예정입니다.
- 본 인턴십은 채용전제형이 아닌 체험형 인턴십으로, 인턴십 기간이 끝나면 계약 종료됩니다.
- 입사지원서 작성 전 지원자격을 확인해 주시기 바라며, 지원서에 기재된 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
- 본 공고는 인재 선발 완료 시 조기 마감될 수 있으며, 필요시 모집 기간이 연장될 수 있습니다.
- 제출된 지원서는 로그인 후 [My page- 지원 현황]에서 확인 가능하며, 공고 마감 전까지 홈페이지에서 수정 및 지원 철회가 가능합니다.
- 국가유공자 및 장애인 등 취업보호 대상자는 관계법령에 따라 우대합니다.
- 국가유공자의 가산점 부여를 받기 위해서는 본인이 '취업지원 대상자 증명서'를 회사에 제출해야 합니다.
- 제출해 주신 지원서의 검토 결과 발표는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내드립니다.
- 문의사항은 NAVER Cloud 채용 홈페이지 지원 문의로 접수해 주시기 바랍니다.