Machine Learning Engineer, Embedding

주요업무

• 멀티모달 임베딩 모델의 대규모 분산 학습 파이프라인 설계 및 최적화
• 프로덕션 환경 내 임베딩 모델 추론 성능 최적화(처리량, 지연시간, 비용 효율)
• 벡터 검색 시스템 및 임베딩 서빙 인프라 설계 및 구축
• 모델 개발-트레이닝-서빙 전반의 ML 파이프라인 개선 및 자동화
• 데이터 필터링 및 평가 메트릭 설계 등 Applied Research 문제 해결
• AI 기반 개발 도구를 활용한 개발 생산성 향상 방법 탐구
• Research, Product, Infrastructure 팀과 협업하여 모델 배포 전 과정 오너십 수행

자격요건

• 컴퓨터 비전, 자연어 처리 또는 멀티모달 학습 분야 연구 및 개발 경험
• Python, PyTorch 능숙 및 대규모 분산 학습 환경 내 모델 트레이닝 경험
• 임베딩 모델, Contrastive Learning, Representation Learning에 대한 이해
• ML 모델의 프로덕션 환경 안정적 배포 및 서빙 경험
• 빠르게 변화하는 환경에서의 실험 및 문제 해결 역량

우대사항

• 대규모 임베딩 모델 또는 LLM/VLM 추론 최적화 경험(양자화, 배치 처리, GPU 메모리 최적화 등)
• TensorRT, Triton, vLLM 등 ML 모델 서빙 인프라 설계 및 운영 경험
• FAISS, ScaNN, Milvus 등 벡터 검색 시스템 설계 및 운영 경험
• Kubernetes 기반 ML 워크로드 설계 및 운영 경험
• 페타바이트(PB) 규모 이상의 데이터 처리 ML 시스템 경험

복리후생

• 자율성과 협업 중심의 하이브리드 근무 제도
• 전 직원 맥북 및 70만 원 상당 재택근무 장비 지원(3년 주기 교체)
• 월 60만 원 한도 법인카드 제공(식사, 교통비 등)
• 사무실 내 스낵바 운영(간식, 커피, 신선식품)
• 연말 2주간 겨울방학 운영
• 연 1회 건강검진 지원
• 영어 교육 프로그램 지원

마감기한

채용시 마감