VESSL AI는 서울 강남과 미국 실리콘밸리에 오피스를 두고 있는 스타트업으로, AI 학습부터 배포까지 어떤 환경에서든 쉽고 빠르게 운영할 수 있는 end-to-end MLOps 플랫폼을 개발하고 있습니다.
• 기업들이 AI 모델을 학습하고 운영하는 데 필요한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 모델의 학습, 배포, 운영이 간편해지고 신속하게 이루어지며, 비용 절감 효과도 기대할 수 있습니다. VESSL은 다양한 클라우드 및 온프레미스 환경에서 동일한 사용 경험을 제공하는 유일한 플랫폼입니다.
• VESSL을 사용하면 Llama, Mistral, Stable Diffusion 등 최신 오픈소스 AI 모델의 학습 및 최적화 작업을 몇 분 만에 수행할 수 있습니다. 또한, 기업의 고유 데이터를 안전하게 연동하여 특화된 요구에 맞는 AI 서비스를 구축할 수 있으며, 이 모든 과정을 CI/CD 파이프라인을 통해 자동화할 수 있습니다.
General AI System, 그 새로운 도전을 향해 걸어가고 있습니다.
• General AI System은 수백에서 수천 개에 이르는 다양한 AI 모델들이 서로 질의하고 협력하여 최적의 의사결정을 내리는 시스템입니다. VESSL AI는 지금까지 개발해온 end-to-end MLOps 플랫폼을 기반으로 General AI System을 구축하여, 인류가 더 빠르고 효율적으로 AGI(일반인공지능)에 도달할 수 있도록 기여하고자 합니다.
• Agentic Workflow는 다양한 AI 모델(에이전트)들이 각각 독립적으로 동작하면서도 상호 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 방식을 의미합니다. 이 방식을 효과적으로 구현하려면 수많은 AI의 학습, 배포, 모니터링을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, AI들 간의 지속적인 네트워킹을 원활하게 지원할 수 있는 인프라가 필요합니다. VESSL AI는 Agentic Workflow를 빠르고 안정적으로 운영할 수 있는 인프라를 구축해나가고 있습니다.
[About the Role]
VESSL AI의 Software Engineer는 복잡한 문제를 시스템으로 해결하며 대규모 AI 인프라를 안정적으로 만들어갑니다!
• Junior Backend Software Engineer는 대규모 AI 모델을 학습하고 안정적으로 서비스하기 위한 핵심 인프라를 함께 만들어가는 역할을 맡습니다. GPU/TPU/NPU 기반 가속, 멀티 노드 트레이닝/인퍼런스, 스토리지 및 네트워크 오케스트레이션 등 고성능 분산 시스템 기술을 실제 제품에 적용하면서, 생성형 AI 워크로드를 효율적으로 운영할 수 있는 플랫폼을 구축하는 경험을 쌓게 됩니다.
• 이 포지션은 팀과 협업하며 복잡한 문제를 함께 해결하고, 아키텍처 설계와 운영 과정에도 직접 기여하는 팀워크를 요구합니다. 고객사의 대규모 모델 운영 요구사항을 다루는 과정에서 실질적인 문제 해결 경험을 얻으며, VESSL 플랫폼의 성능과 확장성을 높이는 데 기여할 엔지니어를 찾습니다!