스퀴즈비츠는 로봇, 광고, 콘텐츠 등 다양한 도메인의 고객사 실무에서 AI를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 모델 경량화 뿐만 아니라 추론·서빙 프레임워크 레벨의 최적화 기술까지 제공하며, 여러 유형의 하드웨어 환경에서 최대 성능을 끌어내는 엔지니어링을 핵심 역량으로 삼고 있습니다.
스퀴즈비츠의 Framework SW Engineer로 함께 하시면, 실제 서비스 현장에서 발생하는 기술적 요구사항과 제약을 바탕으로 서빙 레벨의 다양한 최적화 기술을 직접 설계·구현 및 운영해 보실 수 있습니다. 또한 Disaggregated Inference, KV-cache offloading 등 최신 분산 추론 기술을 적용하고 검증하면서 해당 분야에 대한 깊은 이해도와 경험을 쌓으실 수 있습니다.
[주요 업무] 팀에 합류하면 이런 일을 담당합니다
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NPU, GPU, CPU 등 다양한 가속기에서 동작하는 추론·서빙 프레임워크의 설계 및 구현
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LLM, 이미지 생성 모델 등 대규모 모델의 메모리 관리 및 연산 커널 최적화
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하드웨어별 SDK 및 드라이버 특성을 반영한 상위 레벨 최적화 기술 개발
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Disaggregated Inference, KV-cache offloading, 모델 분할 등 분산 추론 파이프라인 설계·검증
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PyTorch, Transformers, Diffusers, Optimum, vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, llm-d, ai-dynamo, lmcache, neural compressor, llm-compressor 등 다양한 오픈소스 프레임워크 적용 및 개선
[ 사용 언어 / 개발 환경 ]
Python, PyTorch, C/C++, CUDA, Rust, etc.
[자격 요건] 이런 분을 찾고 있습니다
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시스템/프레임워크 레벨의 소프트웨어 개발 경험 (C, C++, Python, Rust 등)을 보유하신 분
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하드웨어 가속기(GPU/NPU 등) 특성 이해 및 성능 분석(프로파일링/트레이싱) 경험을 보유하신 분
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팀원과의 원활한 커뮤니케이션이 가능하신 분
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회사와 함께 성장하고자 하는 의지가 있으신 분
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해외 여행에 결격 사유가 없는 분
[우대 사항] 이런 경험을 갖고 계신다면 더 좋습니다
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ML 런타임/라이브러리(PyTorch 런타임, TensorRT 등)의 내부 동작 이해 또는 오픈소스 기여 경험을 보유하신 분
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대규모 모델 추론 파이프라인 설계/운영 경험을 보유하신 분
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Multi-tenancy 환경에서의 SLO 기반 성능 관리 및 비용 최적화 경험을 보유하신 분
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시스템 소프트웨어 개발 및 최적화 관련 분야 석/박사 학위를 보유하신 분
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주요 업무 관련 경력 또는 개발 경험을 2년 이상 보유하신 분
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NCCL, NIXL, UCX 등 통신 라이브러리/프레임워크 활용 및 개발 경험을 보유하신 분
지원 방법 및 채용 절차
채용 절차 : [서류 전형 → 실무진 인터뷰 → Culture Fit 인터뷰 → 처우 협의 → 온보딩]1.
서류 전형
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서류에는 별도 양식이 없습니다. 이력서, 자기소개서, 포트폴리오 등 … 아래의 기본적인 내용을 포함하시어, 지원자님을 마음껏 표현해주세요!
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기본 인적사항 (이름, 연락처, 이메일 등)
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학력/경력사항 (별도 경력이 없는 경우 신입으로 기재해주세요.)
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지원 포지션 및 자격 요건에 본인이 얼마나 잘 맞는지
※ 인턴으로 지원해주실 때에는 입사 가능 시기와 근무 희망 기간을 함께 적어주세요.
2.
인터뷰 전형
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서류 전형을 통과하신 분들께 개별 일정을 이메일로 안내드립니다.
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지원 포지션에 해당하는 실무 역량에 대한 인터뷰를 1차로 진행합니다.
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스퀴즈비츠의 구성원으로서 함께 일하시게 될 방식과 문화에 대한 인터뷰를 2차로 진행합니다.
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직무 특성에 따라 필요 시 추가 과제 또는 Coding Test 등을 진행할 수 있습니다.
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1차 직무 인터뷰는 온라인 진행, 2차 컬쳐핏 인터뷰는 대면 진행을 원칙으로 합니다.
상황에 따라, 1·2차 인터뷰를 모두 대면 또는 온라인으로 진행할 수 있습니다.
3.
처우 협의
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급여 및 처우는 최종 인터뷰 통과 시 별도로 협의 예정입니다.
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경력직의 경우 평판조회 절차가 추가될 수 있습니다.
참고 사항
1.
정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간을 운영합니다. 단, 수습 기간 동안 대우에 차별을 두지 않습니다.
2.
제출한 서류가 사실과 다른 경우 합격(입사)이 취소될 수 있습니다.