• 토스의 System Platform 팀은 Network Engineer, InfraOps Engineer와 함께 Infra Engineering Tribe에 속해 있어요. • System Platform 팀은 IDC 베어메탈부터 퍼블릭 클라우드까지, 서비스가 올라가는 시스템 기반을 직접 설계하고 운영해요. • 이 포지션은 AI/ML 워크로드가 안정적으로 동작할 수 있는 GPU 인프라를 담당해요. • 어떤 GPU를 어떤 구조로 도입하고 어떻게 확장할지 판단하며 차세대 AI 인프라 로드맵을 함께 만들어가요.

• GPU 컴퓨팅 클러스터 인프라를 설계하고, 베어메탈부터 구축해 운영해요. • 최신 GPU 라인업과 아키텍처 변화를 추적하고, PoC와 벤치마크로 도입을 검증하며 인프라 로드맵을 세워요. • GPU 서버의 표준 OS와 소프트웨어 스택을 구성하고, 대규모 노드를 재현 가능하게 프로비저닝해요. • 고성능 네트워크와 스토리지를 설계해 클러스터 성능을 최적화해요. • GPU 자원을 모니터링하고, 장애를 진단하고 근본 원인을 찾아 대응하며 운영을 자동화해요. • 사용률과 용량 지표를 근거로 증설 시점을 판단해 전력, 냉각, 랙 등 인프라 환경을 고려하여 안정적으로 증설해요.

• 시스템 엔지니어로 3년 이상, 대규모 Linux 서버 인프라를 운영해 보신 분이면 좋아요. • OS, 커널, 드라이버 중 한 영역 이상을 깊이 다뤄 문제를 해결해 본 분이면 좋아요. • GPU 서버를 활용한 HPC 또는 AI 클러스터를 구축하고 운영해 본 경험이 있으신 분이면 좋아요. • 반복되는 운영을 코드로 자동화하고, 표준과 문서로 남겨 본 분이면 좋아요. • 여러 팀과 기술적인 논리에 기반해 협업할 수 있는 분이면 좋아요.

• CUDA, NCCL, NVLink, RDMA와 같은 GPU 컴퓨팅 기술에 대한 이해가 있으면 더 좋아요. • InfiniBand 또는 RoCE 기반 고속 네트워크를 설계하고 운영해 본 경험이 있으면 더 좋아요. • 펌웨어, BIOS, BMC 등 하드웨어 레벨을 직접 다뤄본 경험이 있으면 더 좋아요. • DCGM, Prometheus, Grafana 등으로 모니터링 체계를 구축해 본 경험이 있으면 더 좋아요. • AI/ML 조직과 협업하거나 MLOps 파이프라인을 이해하고 있으면 더 좋아요. • IDC 전력, 냉각, 랙 등 물리 인프라를 고려해 대규모 컴퓨팅 환경을 설계해 본 경험이 있으면 더 좋아요.

서류 접수 ＞ 과제 ＞ 직무 인터뷰 ＞ 문화적합성 인터뷰 ＞ 레퍼런스 체크 ＞ 처우 협의 ＞ 최종 합격 및 입사