트랜스포머 기반 LLM을 FuriosaAI NPU에서 효율적으로 추론할 수 있도록 TCL 커널을 설계·최적화하고 Furiosa-LLM에 통합하는 업무입니다. LLM 구조·추론 성능 이해와 Python, PyTorch 기반 모델 구현 및 텐서 연산·가속기 커널 최적화 경험이 필요합니다.
SeoulPythonPyTorchTensor Contraction Language (TCL)Furiosa-LLMRustC++NPU
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퓨리오사AI
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FuriosaAI의 커널 프로그래밍 스택으로 TCP 아키텍처용 고효율 커널을 설계·구현하고, RNGD 기반 AI 모델의 성능 최적화·검증 및 자동화 도구를 개발합니다. XPU 대상 저수준 시스템 프로그래밍 경험이 필요합니다.
Seoul, South KoreavISATCLTensor Contract Processor (TCP)RNGDXPUNPUGPUroofline analysis
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독자 LLM 및 agentic AI 연구, 비동기 RL 파이프라인과 LLM post-training 개발을 수행합니다. AI 관련 석사 또는 준하는 경험과 PyTorch 등 딥러닝 프레임워크 기반 AI 개발 경험이 필요합니다.
Seoul, South KoreaPyTorchDeep Learning FrameworkLLMagentic AIRLNPU
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차세대 NPU 서빙 시스템의 아키텍처·알고리즘 설계 공간을 모델링·시뮬레이션으로 분석하고, NPU 구현과 POC로 검증합니다. LLM 추론 특성 이해 및 Python·PyTorch 기반 성능 모델링·시뮬레이션 역량이 필요합니다.
Seoul, South KoreaLLM inferencePythonPyTorchperformance modelingsimulationNPUanalytical modelingroofline 분석
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