고객의 AI 개발 및 운영 목적에 알맞게 ‘AI 인프라의 구축(HW)ʼ과 ‘효율적인 운영 도구(SW)ʼ를 함께 지원함으로써, 기업의 ‘AI 전환(AI Transformation)ʼ을 가속화하는 역할을 담당합니다.

AI 및 AI 인프라 관련 기술 리서치 및 제품화 최신 딥러닝 트렌드 기반 인프라 기술 분석 및 적용 MLOps 플랫폼 관련 기술 조사 및 실무 적용 1. LLM 기반 인프라 운영 자동화 서비스 기획 및 개발 효율적인 AI 워크로드 분산을 위한 스케줄링 알고리즘 개발 AI 서비스 SLO(Service Level Objective) 충족을 위한 최적 인프라 구성 모델링 2. 자사 Kubernetes 기반 GPUaaS 플랫폼의 MLOps 기능 설계 및 개발 GPU 리소스 활용도를 높이기 위한 시스템 소프트웨어 구현 AI 워크로드의 성능 분석, 모니터링 및 프로파일링 시스템 개발

* AI 및 AI 인프라 관련 경력 3년 이상 (또는 관련 석/박사 학위자) * AI for Infra 또는 Infra for AI 중 한 분야 이상의 경험 보유 * AI 및 인프라 관련 문제를 정의하고 해결한 실무 경험 * Kubernetes, Docker, Linux 환경에 대한 이해 및 운영 경험 * AI 기술을 통해 복잡한 문제 해결 및 프로덕션 효율화에 도전하는 분 1. - 분산 시스템 및 클라우드 환경 개선을 위한 AI 기반 개발 경험 - 인프라 메트릭 분석을 통한 성능 병목 파악 및 개선 역량 2. - Kubernetes의 오픈소스 MLOps 생태계를 활용한 프로젝트 경험 - 머신러닝 개발자의 관점에서 MLOps 요소 정의 및 기능 개발 경험

- 클러스터/클라우드 환경에서의 AI 리서치 또는 개발 경험 - MLOps 플랫폼 구축 및 운영을 통한 워크플로우 최적화 경험 - Kubernetes 및 오픈소스 생태계 기여 경험 - 초대규모 모델 학습/추론 시스템 운영 경험 - GPU 최적화 연구 수행 또는 관련 전공 석/박사 학위 보유자

서류전형 - 실무면접 - 임원면접

현재 처우 기준 상향 조정