Foundation Model Research Engineer(AXOps)

📈 팀스파르타 Foundation Model Research Engineer 를 소개해요

1. 스파르타 AXOps팀은 AI가 가장 닿지 못한 곳에 가장 큰 기회가 있다고 믿습니다.
2. 국방·공공·금융·의료 현장의 개발자들은 보안 규정 때문에 Claude도, Copilot도 쓸 수 없습니다. 하지만 이들이 짜는 코드가 사회의 핵심 인프라를 움직입니다. 인터넷이 완전히 끊긴 환경에서도 AI 에이전트가 실제 개발 업무를 끝까지 해낸다면, 얼마나 많은 것이 달라질까요?
3. 우리는 그 가능성을 제품으로 증명하는 팀입니다. 외부 API 한 줄 호출할 수 없는 환경에서, 우리 손으로 학습하고 서빙하는 모델이 개발자 옆에서 함께 일하도록 만듭니다. 당신이 만들 모델이 이 솔루션의 심장입니다.

💪 Foundation Model Research Engineer 는 이런 성장을 할 수 있어요

• 전통 SI 산업을 완전히 재설계하는 데 기여할 수 있는 기반 모델을 만들고 운영을 전담할 수 있습니다.

• R&D를 넘어 직접 고객 접점에서 문제를 정의하고 해결하는 사이클을 경험할 수 있습니다.

• 임팩트에 비례하는 연구/개발 환경의 물적·인적 서포트(GPU 등 인프라, 뛰어난 동료)를 약속합니다.

🧑‍💻 합류하면 이런 업무를 해요

1. 인터넷이 닿지 않는 환경에서 동작하는 자체 파운데이션 모델의 학습을 전담합니다. 사전학습(pre-training)·지속사전학습(CPT)부터 사후학습(SFT·DPO·RLVR)까지 전체 파이프라인을 직접 설계하고 돌립니다.
2. 코딩·개발 도메인에 특화된 데이터 파이프라인을 구축합니다. 정형·비정형 데이터를 수집하고 분류·정제·토큰화·적재하는 흐름을 설계하며, 모델 성능을 좌우하는 데이터 품질을 관리합니다.
3. 학습한 모델을 폐쇄망·온프레미스 환경에 직접 서빙합니다. vLLM 등 추론 스택에 자체 모델을 통합하고, 양자화·커스텀 커널·서빙 최적화로 저비용 하드웨어에서 실사용 가능한 속도를 만듭니다.
4. 코드 벤치마크와 자체 평가 harness로 모델을 측정하고, 그 결과를 다음 학습 사이클에 반영해 성능을 끌어올립니다. 공식 리더보드 같은 외부 검증에도 도전합니다.
5. R&D에만 머무르지 않습니다. 국방·공공·금융·의료 현장의 실제 개발 업무에 모델을 적용하여 고객 문제를 정의하고 해결하며, 현장 피드백을 모델 개선으로 연결하는 사이클을 주도합니다.
6. 에어갭 배포를 전제로 모델을 경량화·패키징(Docker 등)하고 재현 가능한 운영 체계를 만듭니다.

🔎 이런 분을 찾고 있어요

1. LLM/딥러닝 모델 학습 실무 경험 — pre-training 또는 post-training(SFT/RLHF/DPO 등) 파이프라인을 직접 돌려본 경험이 있으신 분
2. PyTorch 기반 학습 코드를 읽고 고치고 확장할 수 있는 역량을 갖추신 분
3. transformers/디스트리뷰티드 트레이닝(DeepSpeed·FSDP 등) 및 GPU 자원 운영 경험이 있으신 분
4. LLM 추론 서빙(vLLM·TGI·TensorRT-LLM 등) 및 양자화에 대한 실무 이해도가 높으신 분
5. Linux·Docker·GPU 환경에서 문제를 끝까지 파고들어 해결하시는 분

📝 채용 정보를 알려드려요

1. 고용 형태 : 정규직
2. 경력 사항 : 3년 ~ 7년
3. 제출 서류 : 이력서(필수), 포트폴리오(선택)

※ 서류 작성 시, 연봉 관련 정보는 제외한 후 제출 부탁드립니다.

👍 이런 분이라면 더 좋아요

1. 정밀 양자화(FP8/FP4/NVFP4), 커스텀 커널, 서빙 스택 포팅 경험을 보유하신 분
2. 온프레미스·폐쇄망·엔터프라이즈 반입 환경 배포 경험이 있으신 분
3. SWE-bench류 또는 자체 코드 벤치마크 harness 구축 과정을 경험해보신 분
4. HuggingFace 오픈웨이트 공개, Transformers PR, 리더보드 등재 이력이 있으신 분
5. 강화학습 기반 post-training(RLVR/GRPO 등) 실험 경험이 있으신 분
6. ACL·ICLR·NeurIPS·EMNLP 등 top-tier 학회 논문 실적 등을 통해 파운데이션/LLM 연구 역량을 객관적으로 입증 가능하신 분
7. HuggingFace 모델·데이터셋 다운로드 실적(월 다운로드 수 등) 또는 커뮤니티 채택 사례가 있으신 분
8. vLLM·veRL·transformers 등 주요 LLM 오픈소스 기여 경험, 또는 5k+ stars 오픈소스 배포·유지 경험을 보유하신 분

🚢 합류 여정을 안내드려요

• 서류 전형 > 동료 인터뷰 (40분) > 리더 인터뷰 (40분) > 최종 합격

1. 지원자의 강점과 적합성을 깊이 이해하기 위해 다양한 전형을 운영하고 있으며, 각 전형에 대한 상세한 설명과 신속한 진행을 통하여 지원자분의 부담을 줄여드리고 있습니다.
2. 지원 시 일주일 이내로 합격 여부와 관계 없이 메시지를 전달 드릴 예정입니다.
3. 팀스파르타 채용 과정이 궁금하다면? 🔗팀스파르타 채용문답 살펴보기

[참고 사항]

• 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.

• 지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.

• 정규직 채용의 경우 3개월의 온보딩(수습기간)이 진행됩니다.

• 수습기간에도 급여는 동일하게 100% 지급됩니다.

• 지원 관련 문의 사항이 있을 경우 피플팀(******@teamsparta.co)으로 문의 부탁드립니다.

• 자주 묻는 질문에 대한 답변은 FAQ 에서 확인 가능합니다.