LLM/AI 엔지니어 (LLM/AI Engineer)

About the role

“최첨단 LLM ​기술로 ​AI ​캐릭터에 생명력을 ​불어넣고, 글로벌 무대를 이끌 ​당신을 ​기다립니다.”

안녕하세요, AI ​캐릭터 채팅 서비스 ​'Babechat'입니다.
우리는 사용자와 ​AI ​캐릭터 간의 ​경계 ​없는 ​소통을 통해 새로운 ​즐거움과 ​관계의 가능성을 만들어가고 ​있습니다.
Babechat ​서비스의 ​핵심인 LLM(대규모 언어 ​모델)의 전체 ​라이프사이클을 ​담당할 엔지니어를 ​찾습니다.

인프라 구축부터 ​모델 ​학습,
그리고 실제 ​서비스 적용까지 ​end-to-end로 LLM 시스템을 설계하고 운영하여,
Babechat의 AI 캐릭터에게 생명력을 불어넣을 분을 모시고자 합니다.

What you'll do

인프라 & 운영
• 대규모 LLM 인퍼런스(Inference) 인프라를 설계하고 최적화해요.
• GPU 클러스터 환경에서 모델 서빙 및 성능 튜닝을 담당해요.
• 수백만 유저를 감당할 수 있는 확장 가능한 LLM 서비스 아키텍처를 구축해요.

모델 학습 & 데이터
• LLM 파인튜닝을 위한 데이터 정렬(Alignment) 파이프라인을 구축해요.
• 분산 학습 환경(Distributed Training)에서 모델 트레이닝 및 실험을 관리해요.
• AI 캐릭터와의 대화 품질을 높이기 위한 고품질 학습 데이터를 큐레이션하고 전처리해요.

시스템 개발
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 설계하고 구현하여 캐릭터의 대화 품질을 고도화해요.
• 대화 컨텍스트 관리 및 프롬프트 엔지니어링을 최적화해요.
• LLM 에이전트(Agent) 시스템을 개발하고 고도화하여 캐릭터가 더 다양한 기능을 수행할 수 있도록 만들어요.

Requirements

다음 중 최소 1개 영역 이상에서 실무 경험이 필수예요.
• (인프라) vLLM, SGLang 등 대규모 LLM 인퍼런스 처리 경험
• (트레이닝) GRPO, SFT, DPO 등 데이터 정렬 및 모델 학습 경험
• (시스템) RAG 시스템 또는 LLM 에이전트 구현 경험

Preferred qualifications

인프라 영역
• Kubernetes, Docker 기반 컨테이너 오케스트레이션 경험
• AWS/GCP/Azure 등 클라우드 환경 운영 경험
• 모델 양자화(Quantization) 및 최적화 기술 이해

트레이닝 영역
• PyTorch 등 분산 학습 프레임워크 경험
• Hugging Face 생태계 활용 경험
• Instruction tuning 데이터셋 설계 경험

시스템 영역
• 벡터 데이터베이스(Vector DB) 활용 경험
• LangChain, n8n 등 LLM 프레임워크 경험
• Function calling, Tool use 등 에이전트 기술 구현 경험

Benefits

성장을 위한 전폭적인 지원
• 업무 관련 성장을 위한 식대, 교육, 도서, 소프트웨어 구독 비용은 법인카드로 자율적으로 사용해요.
• 업계 최고 사양의 장비와 유료 소프트웨어를 지원하며, 회사 인근 주차도 지원해 드려요.
• 매월 10만 원의 체력단련비와 연 1회 프리미엄 건강검진으로 건강까지 든든하게 챙겨요.

유연하고 효율적인 근무 문화
• 주 2일 오피스 출근을 기본으로, 나머지 요일은 원격 근무로 유연하게 일해요.
• 코어타임 외 자율적인 시간 조율, 별도 승인 없는 자율 휴가제로 신뢰 기반의 문화를 만들어요.
• 우리는 구성원이 자기 방식으로 일하고, 스스로 회복하며 지속 가능한 성장을 이어가길 바라요.

성과에 대한 확실한 보상
• 개인의 기여를 반영하여 매년 1회 연봉을 협상해요.
• 조직 목표 달성도, 개인 역량 성장도, 미래 가치와 인재상 적합도를 기준으로 평가하고, 영업이익 일부를 성과급 재원으로 활용해요.
• 우리는 성과를 분명하게 측정하고, 그에 맞는 보상은 확실하게 제공해요.

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[Babechat 팀 문화 바로가기]
https://babechat.career.greetinghr.com/ko/culture

Hiring process

서류 전형 ＞ 1차(기술/실무) 인터뷰 ＞ 2차(리더십) 인터뷰 ＞ 레퍼런스 체크 ＞ 최종 합격 및 오퍼 미팅