카카오, AI 추론·학습 효율화 엔지니어 경력직 채용 나서

카카오가 AI Engineering 조직의 AI 추론/학습 효율화 엔지니어 경력직 채용을 진행한다. 이번 채용은 LLM과 LMM 기반 AI 기술의 추론 및 학습 성능을 실질적으로 개선할 엔지니어를 영입하기 위한 것으로, 정규직으로 채용될 예정이다. AI Engineering 조직은 AI 모델을 서버와 모바일 등 다양한 환경에 적용하는 추론 업무를 맡고 있으며, 추론과 학습 효율을 높여 카카오의 AI 경쟁력을 강화하는 역할을 수행하고 있다.

이번에 합류하게 되는 엔지니어는 LLM/LMM 서버 환경에서의 추론 성능 개선과 LLM 학습 성능 개선 업무를 담당하게 된다. 서버 추론 운영 전반에 걸친 효율화 작업을 수행하며, NVIDIA GPU 아키텍처와 메모리 계층 구조, 멀티 GPU 통신 등 하드웨어 수준의 깊은 이해를 바탕으로 실제 서비스 환경에 가까운 기술적 문제를 다루게 된다. 상위 API부터 최하위 커널 수준까지 기술 스택 전반을 넘나드는 경험을 하게 되며, 모델 서빙을 통해 사내 서비스 활성화에도 직접적으로 기여하게 된다.

지원 자격은 Python 언어 능숙자로, 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 분이어야 한다. 우대사항으로는 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, Kubernetes 등 클라우드 환경에 익숙하신 분을 우대한다.

이번 채용은 정규직으로, 근무지는 판교이며 접수 기간은 채용 시 마감으로 운영된다. 지원 프로세스는 서류전형, 코딩테스트, 사전인터뷰, 1차 인터뷰(사전과제), 2차 인터뷰, 처우 협의를 거쳐 최종 합격 및 입사로 이어지며, 진행 상황에 따라 전형이 추가되거나 변경될 수 있다. 자세한 내용은 '카카오'의 홈페이지에서 확인할 수 있다.