[AI Research Div.] AI Infra Engineer Lead (8년 이상)

담당업무

• 대규모 블랙웰 울트라 기반 GPU 인프라 운영 안정화, 성능 개선, 자원 효율화 및 운영 자동화

• Kubernetes 기반 ML/GPU 플랫폼의 스케줄링, 멀티테넌시, 워크로드 격리, 쿼터, 관측성 및 장애 대응 체계 설계·구축·운영

• 학습·추론 워크로드의 GPU 활용률, 대기 시간, 처리량 및 비용 효율 개선

• GPU 용량 계획과 사용률 분석을 바탕으로 컴퓨팅 인프라 확장 방향 및 외부 인프라 활용 여부 검토

• GPU 기반 재현 가능한 운영 체계 고도화 및 여러 조직의 요구사항 조율

필수요건

• 대규모 GPU 클러스터 또는 Kubernetes·Slurm 기반 AI/ML 인프라 설계·구축·운영 경험

• GPU 서버, 네트워크, 스토리지 등 컴퓨팅 인프라 전반에 대한 이해와 안정적인 운영 환경 구축 경험

• GPU 자원 관리, 스케줄링, 멀티테넌시, 워크로드 격리 및 쿼터의 운영 환경 적용 경험

• GPU 활용률, 성능, 안정성 및 비용 분석을 통한 인프라 최적화 경험

• 장애와 성능 이슈의 시스템 관점 분석, 근본 원인 해결 및 구조 개선 경험

• 연구·개발·서비스 조직과 인프라 요구사항을 정의하고 확장·운영 방향을 제안·실행한 경험

• 해외 출장에 결격 사유가 없는 분

우대사항

• GPU 인프라 비용·성능 최적화 전략 수립 및 운영 반영 경험

• 조직 간 인프라 요구사항 정의, 기술적 대안 및 실행 우선순위 제안 경험

• 온프레미스·클라우드·외부 인프라를 포함한 컴퓨팅 인프라 확장 전략 검토·실행 경험

• 모델 학습, 실험, 배포, 추론 및 서빙 등 ML 워크플로우 전반에 대한 이해

• IaC, 자동화, CI/CD, 관측성 도구를 활용한 반복 가능하고 효율적인 인프라 운영 체계 구축 경험

• 생성형 AI, LLM 기반 도구 및 코드 어시스턴트를 활용한 운영 효율·자동화 생산성 향상 경험

제출서류

• 자유 양식 입사지원서

• 자기소개서

• 경력기술서

• 필요 시 포트폴리오

• 신입은 자기소개서, 경력 지원자는 경력기술서 중심으로 작성

전형절차

1. 서류 전형

2. 사전 인터뷰

3. 과제 전형

4. 인성검사

5. 직무면접

6. 종합면접 2~3회

7. 합격 및 입사

전형 안내

• 포지션 및 후보자에 따라 전형 절차 변동 가능

• 필요 시 인터뷰 및 직무 테스트 추가 가능

마감기한

채용시 마감