비개발 직군이 업무 필요성에 따라 프론트엔드와 앱 개발을 학습한 경험을 공유했습니다. 직접 만든 웹·앱 결과물이 프로젝트 제안과 운영에 어떻게 활용됐는지 설명했습니다.
LLM Engineer (LLM Training)
42dot · Pangyo (Software Dream Center), South Korea
LLM 학습 파이프라인을 설계하고 Pre-training·Post-training 효율, 생성 결과의 정확성·안정성 및 Self-Refine 학습 구조를 개선합니다. Deep Learning 또는 NLP 연구·개발 경험과 Python·PyTorch 기반 모델 학습, GPU 및 분산 학습 프레임워크 활용 역량이 필요합니다.
ML Engineer (ML/LLM Ops)
토스뱅크 · Seoul
ML/LLM 플랫폼과 공통 기술을 개발·운영하며 모델 학습부터 서빙·모니터링까지의 환경을 고도화합니다. Kubernetes에서 서비스 개발·배포·운영 경험이 필요합니다.
LLM Research Engineer (Pre-training) (신입/경력)
카카오 · 신입·경력 · 판교
Kanana 사전학습을 위해 LLM 구조·학습·데이터 최적화와 대규모 데이터 수집·생성 기술을 연구·개발합니다. 관련 석사 이상 또는 프로젝트 경험과 Model Parallel 기반 모델 학습 경험이 필요합니다.
#Svelte 주제를 이어서 읽기
Svelte를 선택한 이유를 프론트엔드 학습과 데모 개발 관점에서 설명했습니다. 간결한 문법과 컴파일러 기반 효율성, 빠른 학습 곡수를 장점으로 꼽았습니다.
