LLM Research Engineer (Post-training) (신입/경력)

Language Model Training팀은 카카오의 자체 Large Language Model인 Kanana를 A부터 Z까지 연구 및 개발하고, 이를 기반으로 카카오의 여러 서비스에 기여하고 있습니다. 자체 언어모델인 Kanana를 최고수준으로 개발하고싶은 분들의 지원을 기다립니다. 참고) 연구결과 * 논문 - Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts - Mixture-Trained Merging for Unified Multi-Objective Models - No Pain, More Gain: Iterative Merging for Effective Multi-Teacher On-Policy Distillation * 블로그 - 더 작고 강해진 Kanana SLM 개발 [(link)](https://tech.kakao.com/posts/826) - Kanana-2 개발기 (1): Pre-training에서의 의사결정들을 중심으로 [(link)](https://tech.kakao.com/posts/807) - Kanana-2 개발기 (2): 개선된 post-training recipe를 중심으로 [(link)](https://tech.kakao.com/posts/808) - 데이터는 없지만 LLM은 학습하고 싶어 - Code, Math 데이터 개발기 [(link)](https://if.kakao.com/2025/session?tab=day2&sessionId=48) - Post-training을 위한 데이터 수집 및 생성 기술 개발 및 연구 - Post-training에서 필요한 환경 개발 및 이를 이용한 강화 학습 (e.g. environment scaling) - Post-training 학습 파이프라인 고도화를 위한 개발 및 연구 (e.g. domain-parallel rl) - Post-training 학습 효율화 연구 (e.g. asynchronous rl) - 분산 컴퓨팅을 바탕으로 학습 코드 구현 및 최적화 (e.g. Multi-node 혹은 device에서 slime, verl 등의 프레임워크를 이용한 학습)