[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 operate the ML infrastructure and platforms powering A1’s AI products - Design systems for model training, evaluation, deployment, inference, and experimentation - Build and optimise model serving and inference infrastructure for high-throughput and low-latency workloads - Improve reliability, scalability, latency, and cost efficiency of AI systems - Develop reliable pipelines for data preparation, training, evaluation, model release, and continuous improvement - Build platforms and tooling that enable AI engineers and researchers to experiment, evaluate, and ship models faster - Develop evaluation and benchmarking infrastructure to measure model quality, performance, and regressions - Build production observability, monitoring, tracing, and alerting for AI/ML workloads - Improve AI systems across reliability, scalability, latency, throughput, and cost - Identify bottlenecks across the ML stack and continuously improve system performance - Work closely with AI engineers, researchers, and product teams to turn evolving model requirements into production-ready infrastructure [Outcome] - AI infrastructure reliably supports production workloads at scale - Models can be trained, evaluated, deployed, and improved efficiently - Inference systems deliver strong latency, throughput, reliability, and cost efficiency - ML pipelines are reproducible, observable, maintainable, and robust - Model and infrastructure regressions are detected quickly and diagnosed efficiently - Common ML infrastructure capabilities become reusable platform primitives rather than being rebuilt for every AI product - The AI stack can evolve rapidly as new models, architectures, and inference techniques emerge

- Strong software engineering fundamentals and experience building production systems - Experience building ML infrastructure, platforms, or production machine learning systems - Experience with model deployment, inference, evaluation, or data pipelines - Strong understanding of distributed systems and system reliability - Ability to write clean, maintainable, production-quality code - Comfortable working in ambiguous, fast-moving environments - Bias toward ownership, experimentation, and continuous improvement - Proficiency in business-level English is preferred [Tech Stack] - Python - PyTorch / JAX - LLM and ML serving infrastructure such as vLLM, SGLang, or TensorRT-LLM - Cloud infrastructure - Distributed systems - ML/data pipelines and workflow orchestration - GPU infrastructure and performance tooling - Vector databases and retrieval infrastructure

- 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)