[채용회사 정보] A1 (BJAK 그룹 산하) ● BJAK그룹(

https://bjak.my/en

)은 말레이시아 소재 동남아시아 최대 규모의 디지털 보험플랫폼 인슈어테크 기업으로 유럽 등으로 글로벌 진출 중이며, ● ‘A1’은 BJAK그룹 산하의 차세대 AI 애플리케이션을 개발하는 독립기업(스타트업)으로 1억달러 규모의 투자 유치를 완료하였고, 제품 출시를 위해 전세계에서 다수의 엔지니어를 채용 중에 있습니다. ● A1이 개발중인 서비스는 AI가 학습하고 작업을 승인하는 방식의 Agentic AI 이메일 애플리케이션입니다. 이메일 사용시간을 획기적으로 줄여 더 빠르고 직관적이며 효율적이고 스마트한 경험을 제공하는 것이 목표입니다. ● A1의 한국 엔지니어 채용배경 A1은 글로벌 AI 기업으로 원격 근무를 우선시하며, 다양한 지역에 걸쳐 세계 최고 수준의 엔지니어링 팀을 구축하고 있습니다. 한국은 특히 AI, 머신러닝, 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 뛰어난 엔지니어 인재를 보유하고 있어, 저희는 한국의 유능한 엔지니어들과 적극적으로 소통하고자 합니다. 저희의 채용은 특정 지역에 국한되지 않고, 제품을 개발하고 글로벌 규모로 확장하는 데 기여할 수 있는 뛰어난 기술 인재를 찾고 있습니다. ● A1에 입사하게 되면 다음과 같은 메리트가 있습니다. - 입사 초기부터 글로벌 AI 제품 개발에 참여 - 빠르고 명확한 성장 경로를 가진 기업의 창립 멤버로 합류 - 글로벌 지사를 보유한 세계 최고 수준의 엔지니어팀과의 협업 경험 - 상당 수준의 인센티브 및 스톡옵션(개인에 따라 논의 가능)

- Build and own end-to-end ML pipelines spanning data, training, evaluation, inference, and deployment. - Fine-tune and adapt models using state-of-the-art methods such as LoRA, QLoRA, SFT, DPO, and distillation. - Architect and operate scalable inference systems, balancing latency, cost, and reliability. - Design and maintain data systems for high-quality synthetic and real-world training data. - Implement evaluation pipelines covering performance, robustness, safety, and bias, in partnership with research leadership. - Own production deployment, including GPU optimization, memory efficiency, latency reduction, and scaling policies. - Collaborate closely with application engineering to integrate ML systems cleanly into backend, mobile, and desktop products. - Make pragmatic trade-offs and ship improvements quickly, learning from real usage. - Work under real production constraints: latency, cost, reliability, and safety

- Strong background in deep learning and transformer-based architectures. - Hands-on experience training, fine-tuning, or deploying large-scale ML models in production. - Proficiency with at least one modern ML framework (e.g. PyTorch, JAX), and ability to learn others quickly. - Experience with distributed training and inference frameworks (e.g. DeepSpeed, FSDP, Megatron, ZeRO, Ray). - Strong software engineering fundamentals – you write robust, maintainable, production-grade systems. - Experience with GPU optimization, including memory efficiency, quantization, and mixed precision. - Comfort owning ambiguous, zero-to-one ML systems end-to-end. - A bias toward shipping, learning fast, and improving systems through iteration. - Native in English

- Experience with LLM inference frameworks such as vLLM, TensorRT-LLM, or FasterTransformer. - Contributions to open-source ML or systems libraries. - Background in scientific computing, compilers, or GPU kernels. - Experience with RLHF pipelines (PPO, DPO, ORPO). - Experience training or deploying multimodal or diffusion models. - Experience with large-scale data processing (Apache Arrow, Spark, Ray).

- 제출서류 : 영문이력서(상세 경력 기술) / 현재연봉(기본급,인센티브 구분) 및 희망연봉 기재 - 근무형태 : 정규직 - 근무지 : 원격 근무 (추후 한국에 오피스 설립 계획) - 직급 및 연봉 : 협의 - 전형단계 : 서류심사 → 온라인코딩 평가 → HR면접 / 기술면접 → 임원면접 (모든 단계 영어 진행)