AI for everyone, everywhere AI를 누구에게나, 어디에서나 노타는 AI 최적화 기술을 통해 AI의 일상화를 선도하는 기업입니다. 우리는 다양한 디바이스와 산업 전반에 걸쳐, 누구나 어디서나 AI를 사용할 수 있는 세상을 만들고자 합니다. 노타의 핵심 제품인 넷츠프레소(NetsPresso)는 하드웨어의 특성을 이해하는 AI 모델 최적화 플랫폼입니다. 또한, 차세대 영상 관제 솔루션 (NVA: Nota Vision Agent), 지능형 교통 시스템(ITS) 등 온디바이스 생성형 AI 솔루션을 통해 실제 산업 현장에서의 AI 실현 가능성을 넓히고 있습니다. 국내 스타트업으로는 최초로 삼성과 LG의 투자 유치 기록을 보유하고 있으며, 네이버 DS2F의 첫 투자 기업이기도 합니다. 최근에는 두바이 교통국과의 AI 솔루션 공급 계약을 체결하고, CB Insights AI 100에도 선정되는 등 글로벌 무대에서의 성과를 이어가고 있습니다. 노타는 빠르게 성장하는 조직과 함께할 다양한 직군의 노타 크루를 찾고 있습니다. 직급과 경력에 관계없이 누구나 동등한 입장에서 의견을 나눌 수 있는 수평적인 문화 속에서, 공동의 목표를 향해 자율적으로 일할 수 있는 분과 함께하고 싶습니다. 누구나, 어디에서나 AI의 가치를 경험할 수 있도록 하는 여정, 지금 노타에서 함께하세요. 👋 우리 팀을 소개합니다. Infra 팀은 노타의 AI Model Optimization & Compression Workload와 On-device AI Validation Pipeline을 떠받치는 기반 Infrastructure를 설계·구축하고 운영 가능한 형태로 정착시키는 역할을 담당합니다. GPU Self-Service Platform, Data Center Backbone Network, Distributed Storage(Ceph), Local LLM Gateway, Edge Device Farm, Security & Access Control(ZTNA·Bastion·Vault), Observability, FinOps, DevSecOps 표준화까지 폭넓은 영역을 다루며, NetsPresso·NVA 플랫폼 및 사내 R&D 과제(On-device AI Agent 등)가 안정적으로 구동될 수 있도록 단순 유지보수가 아닌 실질적인 플랫폼 구축과 운영 표준화를 동시에 추진하고 있습니다. 이번 포지션은 시스템 엔지니어링 깊이(Hardware·OS·Network·Storage 레이어)와 플랫폼 빌더 역량(R&D 사용자가 셀프서비스로 쓸 내부 플랫폼을 제품처럼 만들고 운영)을 동시에 요구하는 자리입니다. AI Infrastructure 전반을 횡단하며 구축부터 운영 안정화·플랫폼화까지 직접 끌고 갈 수 있는 실행형 Core Engineer 역할입니다. 📌 해당 ​포지션으로 합류하신다면 인프라 통합 핵심 과제들을 실제로 구축하고 운영하게 됩니다. 해당 포지션은 노타의 모델 경량화 플랫폼(NetsPresso)과 On-device AI 사업, Nota Vision Agent 등 사내 R&D 과제가 안정적으로 구동되는 기반을 직접 책임지는 자리입니다. 설계 구축 검증 운영 장애 복구 거버넌스까지의 Full Cycle을 직접 끌고 가며, 같은 문제가 두 번 발생하지 않도록 Runbook·Checklist·Operating Standard를 자산으로 남기는 일이 핵심입니다. 또한 R&D 사용자가 인프라팀에 매번 요청하지 않고도 셀프서비스로 자원을 쓸 수 있도록, 운영 가능한 시스템을 넘어 사용 가능한 플랫폼으로 추상화하는 일까지 책임집니다. AI Workload는 일반 웹 서비스와 달리 대용량 GPU Memory, High-bandwidth Network, Multi-precision Inference, 6~12개월 주기의 Accelerator 세대 교체라는 고유한 제약을 갖습니다. 이와 같은 제약을 직접 다루며 운영 가능한 인프라를 만드는 과정에서, 폭넓고 깊이 있는 AI Platform & Systems Engineer 커리어를 확장할 수 있습니다. [팀의 주요 Mission] • GPU Self Service Platform: Hypervisor 기반 사내 공용 GPU Self Service Platform의 운영 안정화 및 고도화 (Quota·RBAC·Audit Log·FinOps·Idle Reclaim) • AI Infrastructure 확장: NVIDIA DGX Series Multi-node 도입·운영, NVA GPU Staging 구축, 신규 GPU/NPU 도입 및 IDC Power 인프라 운영·확장 대응 • Data Center Network 현대화: IDC 100G Backbone Cutover (Enterprise Switch 기반 vPC/MLAG Active-Active 구성), Branch Office Network 10/25/100G 고도화 • Distributed Storage: Ceph Cluster(S3/CephFS/RBD) 구축/운영, NAS Data Migration, Hypervisor 연동 • Security Compliance: ISO 27001 갱신, ISMS-P 기반 Cloud Data Management Platform, Vault Secret Lifecycle, SCA/SBOM Platform 운영 • Identity & Access: ZTNA(SASE 기반) + HA Bastion Platform (SSO 연동) • Observability: Zabbix & Prometheus/Grafana Integrated Dashboard, GPU Showback/Chargeback Pipeline • DevSecOps: Golden Image Factory, Container Image Build Standard CI/CD, Supply Chain Attack 차단 정책 • Local LLM Gateway: vLLM 기반 Local LLM Service Gateway 및 통합 Authentication/Logging • Edge Device Farm: 다양한 타깃 디바이스 Asset Management·Remote Control Portal, 차세대 AI 검증용 Edge Hardware 독립 인프라 [다루는 영역] • GPU·AI Accelerator Platform: Datacenter-grade(A100/H100/H200/B200/B300, DGX System), Workstation-grade(RTX PRO Ada & Blackwell Series), Consumer-grade(RTX 20/30/40/50 Series), Edge AI Device(Jetson Orin·Thor Series, Automotive SoC, Non-CUDA NPU 등) • AI Training·Serving Network/Storage: High-bandwidth Fabric(10~800G), RDMA for Distributed Training, Ceph base large volume Dataset·Model Artifact Storage • Access Control·Security·Audit: ZTNA, Bastion, Secret Lifecycle, AI Model Asset·Training Data 보호 관점의 Security Architecture, ISO 27001 / ISMS-P Compliance • Observability·DevSecOps: GPU Utilization, Model Serving Metrics, Training Job Tracking, Showback/Chargeback, Golden Image, Supply Chain Security • Edge Device Lab: 다양한 타깃 디바이스의 Asset Management, Remote Operations, Benchmarking 환경 🤓 팀의 메시지 우리는 단순히 장비를 붙이고 운영하는 인력이 아니라, 회사의 AI 인프라 기반을 실제로 설계하고 구축하고 검증하고 운영할 수 있는 시스템 엔지니어를 찾고 있습니다. 복잡한 환경 속에서도 구조를 만들고, 기준을 정하고, 운영 가능한 상태로 정착시키는 일에 보람을 느끼는 분이라면 잘 맞는 포지션입니다.

• GPU Self-service Platform 운영 안정화·고도화 및 AI Training·Inference Workload 자원 운영 정책 수립 (Scheduling, MIG Partitioning, Multi-tenancy, Quota, Idle Reclaim) • Data Center·Branch Network 구축, 검증, 운영 — 10~800G High-bandwidth Backbone, RDMA/RoCE, vPC/MLAG Active-Active, Power·Rack Infrastructure 포함 • Ceph Distributed Storage(S3/CephFS/RBD) 구축·운영, Dataset·Model Artifact 공용 인프라(Training Data·Checkpoint·Model Registry Backend) 운영 • AI Asset Protection 관점의 Identity·Access Control·Security·Audit 체계 구축·운영 (Vault, Bastion, ZTNA), ISO 27001 / ISMS-P Compliance 대응 • Infrastructure Observability 구축 (Zabbix, Prometheus/Grafana, GPU Showback/Chargeback) 및 DevSecOps 운영 표준화 (Golden Image, CI/CD, SCA/SBOM) • Local LLM Service Gateway 인프라 운영 (vLLM 기반 Model Serving, 통합 Authentication·Logging) • Edge Device Farm 구축·운영 (Jetson Orin·Thor, Automotive SoC, 기타 NPU Board, Remote Control Portal 및 Asset Management) • 운영 문서화(Documentation), Runbook, Validation System, Governance Process 정착

다음 자격 요건중 4개 이상 경험자(경력 10년 이상) • GPU 또는 AI Accelerator가 포함된 Server 환경의 구축·운영 경험 — NVIDIA Driver·CUDA Stack 관리, GPU 자원 분배, Thermal·Power·Rack 설계 등 AI Workload 특유의 운영 이슈를 다뤄본 경험 • Public Cloud Production 운영 경험 — AWS / GCP / Azure 중 하나 이상에서 IaaS·Network·IAM·Cost Management를 운영한 경험 • Hypervisor·Virtualization Platform 2개 이상 실무 운영 경험 — OpenNebula, VMware ESXi/vSphere, OpenShift, Proxmox VE, KVM/QEMU, Hyper-V, Nutanix AHV 등 (Live Migration·HA·Storage Integration·PCIe Passthrough/SR-IOV 포함) • Datacenter-grade Network 구축·운영 경험 — 10~400G Backbone, vPC/MLAG, VLAN/VXLAN Design, Enterprise Switch 패밀리 중 하나 이상의 실무 경험 • Distributed Storage 또는 SDS 운영 경험 — Ceph(S3/CephFS/RBD), GlusterFS, MinIO, ZFS Cluster 등 중 하나 이상의 Production 운영 및 Data Migration·High Availability 설계 경험 • Kernel·Driver·Device Layer Debugging 경험 — Linux Troubleshooting을 넘어 GPU Driver 충돌, PCIe Topology Issue, NUMA·IRQ Tuning 등을 다뤄본 경험 • AI Workload성 장애 대응 경험 — Training Job Interruption, OOM, NCCL/Communication Library Issue, Distributed Training Synchronization Failure 등의 진단·복구 • AI Researcher·Engineer의 요구사항을 Infrastructure 언어로 번역해 풀어낸 경험 — "학습이 느려요" 를 NCCL Tuning·Storage IOPS·Network RDMA·CPU Bottleneck 중 어디인지 좁혀가는 능력 • 새로운 Accelerator 세대·AI Infrastructure Ecosystem 변화에 능동적으로 적응하며 운영 체계에 반영할 수 있는 분 • 해외 출장 및 여행에 결격 사유가 없는 분 (Vendor 미팅·해외 Data Center·R&D 파트너사 방문 등)

다음 5개 영역 중 3개 이상 영역에서 실무 경험이 있는 분을 우대합니다. (각 영역 내 모든 항목을 충족할 필요는 없으며, 영역의 일부 경험으로도 인정됩니다.) [Platform & Provisioning] • 자체 Self-service IaaS/PaaS 또는 GPU Platform 구축·운영 경험, Hypervisor 기반 Cluster 운영 경험 • Bare-metal Provisioning — PXE/iPXE, Foreman, MAAS, OpenStack Ironic, Tinkerbell 등을 활용한 대규모 서버·GPU 노드 자동 프로비저닝 체계 구축·운영 • BMC·OOB 관리 — IPMI, Redfish, iDRAC, iLO, BMC Firmware Update, Out-of-Band 원격 복구·자동화 운영 • GPU Virtualization·Sharing — NVIDIA vGPU, MIG, GPU Passthrough, SR-IOV, Kubernetes Device Plugin [AI Workload Platform] • AI Model Serving·Training Platform — Kubernetes, vLLM/Triton/TGI, Ray, Slurm, Kubeflow, MLflow 등 • Local LLM 운영 — Open-model vLLM Serving, 통합 Gateway(Authentication·Logging·Routing) 구축 • AI Workload Observability — DCGM Exporter, Prometheus/Grafana, NVIDIA Nsight, Zabbix, GPU Metric 기반 알람 설계 [Network & FinOps] • High-performance Network·Data Center Infrastructure — InfiniBand/RoCE, NVLink/NVSwitch, 10~800G Switching, vPC/MLAG Active-Active, Power·Rack Design • GPU or Infrastructure FinOps — Showback/Chargeback, GPU Hourly Rate Cost Modeling, Mandatory Tagging, Spot·Reserved Instance Strategy [Security & Identity] • Security Compliance 실무 — ISO 27001 / ISMS-P 갱신·신규 인증, SCA/SBOM Platform 운영, Supply Chain Attack 대응 정책 수립 • Identity & Access Platform 운영 — Secret Management, ZTNA/SASE, OAuth·SSO Integration • DevSecOps 운영 — Golden Image Factory, Container Image Build CI/CD, SIEM Integration [Edge & Operations] • Edge Device 운영 — Jetson Orin·Thor, Automotive SoC, Embedded NPU 등 ARM 기반 Edge Linux 환경의 Provisioning·Remote Control·Asset Management 경험. Cross-compile Toolchain·Yocto/Buildroot·OTA Update 체계 운영 경험 우대 • 운영 안정화 — 장애 복구, DR Rehearsal, Cutover Validation, 운영 Runbook 정착 경험

•서류 검토 -＞ 1차 인터뷰 -＞ 2차 인터뷰 -＞ 3차 인터뷰 -＞처우 협의 -＞ 최종 선발 (절차 간에 추가적인 과제가 있을 수 있습니다.)

📢 복지 및 혜택 • 노타는 재량근로제와 선택적 근로시간제를 시행하고 있습니다. • 자신의 일에만 집중할 수 있는 환경을 기본으로 하며 신규 입사 시 웰컴키트 제공을 비롯해 개인 선호 장비 구매 비용을 일정 한도 내에서 지원합니다. • 사무실에 다양한 간식을 매달 구비해 놓고 있으며, 저녁까지 근무하시는 날에는 저녁 식사 비용을 지원해 드립니다. • 도서 구매 지원, 해외 학회 세미나 참석 지원, 관련 분야 논문 작성 지원 등 개인의 업무 역량을 위해서라면 다양한 부분에서의 지원을 아끼지 않는 회사입니다. • 장기근속자에게 연차 외 휴가 및 선물을 제공하고 있습니다. 👀 지원 전, 확인해주세요! • 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다. • 이력서 내 연봉정보 등 민감한 개인정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다. • 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다. • 채용 전 레퍼런스 체크가 있음을 알려드립니다. • 최종 인터뷰 합격 시 별도로 처우를 협의합니다. • 입사 후 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다. • 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법규에 의거하여 우대합니다. • R&D 모든 포지션에서 전문연구요원, 산업기능요원으로 근무가 가능합니다. (단, 산업기능요원 현역 신규 편입의 경우 불가능) 🏙 근무지 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 521 파르나스타워 16층