[직무 소개]

Moreh는 AMD/NVIDIA GPU 및 다양한 AI 가속기로 구성된 대규모 이기종(Heterogeneous) 클러스터에서 고성능·고효율 AI 추론 서비스를 제공하기 위한 시스템 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

Research Engineer는 최신 LLM 및 AI Agent 기술을 분석하고, 대규모 추론 워크로드를 효율적으로 처리하기 위한 시스템 아키텍처와 최적화 기법을 연구·개발합니다. 또한 최신 논문 및 오픈소스 프로젝트를 기반으로 새로운 추론 기술을 검증하고 실제 서비스 환경에 적용 가능한 형태로 발전시키는 역할을 수행합니다.

[주요 업무]

1. AI Agent Research

오픈소스 모델 기반 AI Agent 및 Coding Agent 시스템 연구·개발
Agent Workflow 설계 및 성능 평가 체계 구축
최신 Agent 기술 및 오픈소스 프로젝트 분석·적용
Agent Serving 및 Multi-Agent System 연구

2. AI Inference Systems Research

KV Cache Compression, Speculative Decoding, Semantic Routing, Prefix Caching 등 최신 추론 최적화 기술 연구
LLM 추론 워크로드 분석 및 성능 모델링
최신 추론 프레임워크(vLLM, SGLang 등) 분석 및 개선
추론 품질(Quality), 비용(Cost), 지연시간(Latency) 간 Trade-off 분석
대규모 GPU/NPU 클러스터 환경에서의 추론 시스템 설계 및 최적화
최신 AI 시스템 논문 구현, 검증 및 성능 평가

[자격 요건]

컴퓨터공학 또는 관련 분야 석사 또는 박사 학위 소지자로서 우수한 연구 성과를 보유한 분
Python 기반 소프트웨어 개발 경험
AI 시스템 소프트웨어 또는 분산 시스템에 대한 이해
LLM 및 생성형 AI 기술에 대한 이해
새로운 기술을 빠르게 학습하고 실험할 수 있는 역량
문제를 정의하고 가설 수립, 실험 설계, 결과 분석을 주도적으로 수행할 수 있는 역량
팀워크를 중시하고, 긍정적인 태도로 동료들과 적극적으로 협력할 수 있으신 분

[우대사항]

1. 연구 경험

ML Systems, Computer Architecture, Distributed Systems, Operating Systems, Compiler, Database 등 관련 분야 연구 경험
AI 추론 최적화 기술(KV Cache Compression, Speculative Decoding, Routing, Quantization, Parallelism 등) 연구 경험
주요 학술대회(NSDI, OSDI, SOSP, EuroSys, ASPLOS, ISCA, MICRO, HPCA, MLSys, NeurIPS, ICML, ICLR 등) 논문 게재 또는 이에 준하는 연구 성과

2. 시스템 및 GPU 프로그래밍

CUDA, ROCm, Triton, OpenCL, TileLang 등 GPU 프로그래밍 경험
GPU/NPU 기반 성능 최적화 경험
컴퓨터 아키텍처 또는 가속기 시스템 관련 연구 경험
GPU Kernel 개발 또는 성능 분석 경험
대규모 분산 추론 시스템 구축 및 운영 경험

3. AI 및 오픈소스

LLM Agent 또는 AI Application 개발 경험
LLM Evaluation Framework 및 Benchmark 구축 경험
vLLM, SGLang, TensorRT-LLM 등 추론 프레임워크 개발 경험
AI 관련 오픈소스 프로젝트 기여 경험

[복지 제도]

복지포인트 연간 200만 원
입사 시 장비지원금 지원
유연출근제&재택근무
연 1회 종합건강검진 (본인 및 직계가족 1인)
생일 반차 휴가
장기근속 휴가
사내 동호회 지원 (보드게임, 클라이밍 등)
오피스 간식 제공 (과자, 음료수 등)
연말 오피스 클로징 (매년 12/28-12/31 유급휴가 제공)
중소기업 청년 소득세 감면 (연간 최대 200만 원)

[채용 절차]

서류 전형 -> 1차 면접 -> 최종 면접 -> 처우 협의 -> 최종 합격
포지션에 따라 전형이 변경 또는 추가될 수 있는 점 참고 부탁드립니다.