포지션 상세
"Empowering AI, Elice."
엘리스는 공공·기업 전 영역의 AI 전환을 이끌고, 모두가 AI 시대의 주역이 되도록 돕는 글로벌 AI 기업입니다.
/*AI 인프라 혁신을 통한 AI 에코시스템 구축*/
• 최신 GPU(B200·H100) 및 국산 NPU를 탑재한 AI PMDC 통해 고성능 AI 인프라 구축 및 서비스 제공
• 국내 최고 수준의 전력 효율로 자체 구축한 AI 전용 데이터센터와 'AI 인프라-플랫폼-모델-콘텐츠' 통합 AI 생태계를 조성
• 정부 및 공공기관에 안정적인 클라우드 환경 제공이 가능한 보안인증(CSAP) 획득
/*한국어 특화 AI 모델로 교육 혁신을 선도*/
• AI SaaS 솔루션 '엘리스LXP'로 6,200여 기업·기관과 260만 명 학습자 지원
• 자체 개발한 한국어 특화 생성형 AI 모델 라이브러리로 목적별 맞춤 모델 제공
• 전국 초중고 AI 디지털교과서(AIDT)의 인프라·콘텐츠·플랫폼을 통합 공급
/*엘리스 클라우드팀을 소개합니다*/
클라우드팀은 자체 구축한 최신 데이터센터 인프라 위에서 구동되는 클라우드 플랫폼을 개발하는 팀입니다. 누구나 손쉽게 GPU를 활용할 수 있도록 엔드 투 엔드 데이터센터 솔루션을 직접 구축하고 최신 GPU 기반 AI 클러스터를 운영하며 기술과 인프라를 함께 다루는 경험을 제공합니다.
우리는 하드웨어 인프라를 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있도록 클라우드 소프트웨어를 설계합니다. 사용자가 직관적으로 접근하고 필요에 따라 확장할 수 있는 환경을 구축해, 단순한 가상머신 제공을 넘어서 클러스터 관리, 사용량 기반 과금, AI 학습 환경 등 엘리스클라우드 전반의 기능을 책임지고 있습니다.
출시 이후 엘리스클라우드는 이용자 수와 사용량이 폭발적으로 증가하며 빠르게 성장 중입니다. 연구기관, 스타트업, 대기업 등 다양한 조직이 엘리스클라우드를 기반으로 AI 모델을 학습하고 서비스를 운영하며, 우리가 만든 기술이 산업 전반의 혁신을 실질적으로 뒷받침하고 있습니다.
엘리스 클라우드팀에 합류한다면 국내 어디에서도 경험하기 어려운 규모와 복잡도의 AI 클라우드 시스템을 직접 다루며, AI 시대에 사람들이 더 빠르고 간단하게 가치를 만들 수 있도록 기반을 구축하는 경험을 할 수 있습니다.
/*엘리스 클라우드 시스템 엔지니어는 뭐가 특별할까요?*/
우리는 AWS나 Azure 같은 퍼블릭 클라우드를 단순히 사용하는 것에 만족하지 않습니다. AI 대전환의 흐름 속에서, 기술 종속을 넘어 완전한 자립형 AI 클라우드 인프라를 구축한다는 거대한 도전을 선택했습니다. 이는 가장 빠르고 효율적인 인프라를 우리 손으로 직접 완성해 내는 여정입니다.
클라우드 시스템 엔지니어에게 엘리스는 기술적 한계를 시험하고 증명하는 거대한 실험실이자 최전선입니다. 수천 장의 GPU가 뿜어내는 막대한 연산 능력, 페타바이트(PB)급 병렬 스토리지, 이를 나노세컨드(ns) 단위로 연결하는 초고성능 네트워크까지. 우리는 하드웨어의 잠재력을 소프트웨어로 극한까지 끌어올려, 가상화 오버헤드를 '제로(0)'에 수렴시키는 딥테크(Deep Tech)를 지향합니다.
우리는 클라우드의 표면이 아닌, 그 심층부에서 시스템의 물리 법칙과 구조를 직접 설계할 엔지니어를 찾습니다. AI 클라우드의 새로운 표준을 정의하는 이 위대한 여정, 그 가장 앞단에 서실 분을 기다립니다.
• ECI(Elice Cloud Infrastructure) 제어 및 관리를 위한 RESTful API 시스템 설계 및 개발 (Python/Go)
• 인프라 전체에 대한 통합 모니터링, 로깅, 자동화 시스템 구축
• 본인의 강점에 따라 아래 3가지 도메인 중 하나 이상을 주도적으로 담당합니다.
2. Computing (Virtualization & GPU)
• KVM/QEMU 기반의 가상화 엔진 고도화 및 VM 라이프사이클 관리
• GPU Passthrough 및 GPUDirectRDMA 기술 구현: GPU 및 NPU 성능 최적화 및 격리 기술 개발
• 대규모 자원 스케줄링 및 오케스트레이션 로직 구현
3. Storage (Distributed & Parallel)
• Ceph 기반 스토리지 클러스터(Block/Object) 연동 및 성능 최적화
• AI 워크로드를 위한 고성능 병렬 파일 시스템(VAST Data, DDN 등) 연동
• VM/컨테이너용 고속 볼륨 프로비저닝 및 I/O 튜닝
4. Network (SDN & Virtualization)
• VXLAN 기반의 오버레이 네트워크 설계: 멀티 테넌트 간 논리적 격리 환경 구현
• 가상 네트워크 인터페이스 성능 최적화 및 트래픽 제어
• 데이터센터 네트워크 아키텍처 설계 및 로드밸런싱 구현
• Linux OS 아키텍처 및 시스템 동작 원리에 대한 이해가 있으신 분
• Python, Go, C/C++ 중 하나 이상의 언어로 시스템 로직 구현이 가능하신 분
• 주도적으로 오픈소스 코드를 분석하고 문제를 해결할 수 있는 분
2. 세부 요건 (아래 중 1개 이상 해당자)
• (Compute) 가상화 기술(KVM, QEMU, Libvirt) 및 하드웨어 가상화(VT-x/d) 원리에 관심이 있거나 이해가 깊으신 분
• (Storage) 분산 스토리지 시스템의 구조(Ceph 등)나 파일 시스템 동작 원리에 대해 관심이 있거나 이해가 깊으신 분
• (Network) 네트워크 프로토콜(TCP/IP, BGP) 및 리눅스 네트워크 스택, 가상 네트워크 기술에 관심이 있거나 이해가 깊으신 분
엘리스는 공공·기업 전 영역의 AI 전환을 이끌고, 모두가 AI 시대의 주역이 되도록 돕는 글로벌 AI 기업입니다.
/*AI 인프라 혁신을 통한 AI 에코시스템 구축*/
• 최신 GPU(B200·H100) 및 국산 NPU를 탑재한 AI PMDC 통해 고성능 AI 인프라 구축 및 서비스 제공
• 국내 최고 수준의 전력 효율로 자체 구축한 AI 전용 데이터센터와 'AI 인프라-플랫폼-모델-콘텐츠' 통합 AI 생태계를 조성
• 정부 및 공공기관에 안정적인 클라우드 환경 제공이 가능한 보안인증(CSAP) 획득
/*한국어 특화 AI 모델로 교육 혁신을 선도*/
• AI SaaS 솔루션 '엘리스LXP'로 6,200여 기업·기관과 260만 명 학습자 지원
• 자체 개발한 한국어 특화 생성형 AI 모델 라이브러리로 목적별 맞춤 모델 제공
• 전국 초중고 AI 디지털교과서(AIDT)의 인프라·콘텐츠·플랫폼을 통합 공급
/*엘리스 클라우드팀을 소개합니다*/
클라우드팀은 자체 구축한 최신 데이터센터 인프라 위에서 구동되는 클라우드 플랫폼을 개발하는 팀입니다. 누구나 손쉽게 GPU를 활용할 수 있도록 엔드 투 엔드 데이터센터 솔루션을 직접 구축하고 최신 GPU 기반 AI 클러스터를 운영하며 기술과 인프라를 함께 다루는 경험을 제공합니다.
우리는 하드웨어 인프라를 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있도록 클라우드 소프트웨어를 설계합니다. 사용자가 직관적으로 접근하고 필요에 따라 확장할 수 있는 환경을 구축해, 단순한 가상머신 제공을 넘어서 클러스터 관리, 사용량 기반 과금, AI 학습 환경 등 엘리스클라우드 전반의 기능을 책임지고 있습니다.
출시 이후 엘리스클라우드는 이용자 수와 사용량이 폭발적으로 증가하며 빠르게 성장 중입니다. 연구기관, 스타트업, 대기업 등 다양한 조직이 엘리스클라우드를 기반으로 AI 모델을 학습하고 서비스를 운영하며, 우리가 만든 기술이 산업 전반의 혁신을 실질적으로 뒷받침하고 있습니다.
엘리스 클라우드팀에 합류한다면 국내 어디에서도 경험하기 어려운 규모와 복잡도의 AI 클라우드 시스템을 직접 다루며, AI 시대에 사람들이 더 빠르고 간단하게 가치를 만들 수 있도록 기반을 구축하는 경험을 할 수 있습니다.
/*엘리스 클라우드 시스템 엔지니어는 뭐가 특별할까요?*/
우리는 AWS나 Azure 같은 퍼블릭 클라우드를 단순히 사용하는 것에 만족하지 않습니다. AI 대전환의 흐름 속에서, 기술 종속을 넘어 완전한 자립형 AI 클라우드 인프라를 구축한다는 거대한 도전을 선택했습니다. 이는 가장 빠르고 효율적인 인프라를 우리 손으로 직접 완성해 내는 여정입니다.
클라우드 시스템 엔지니어에게 엘리스는 기술적 한계를 시험하고 증명하는 거대한 실험실이자 최전선입니다. 수천 장의 GPU가 뿜어내는 막대한 연산 능력, 페타바이트(PB)급 병렬 스토리지, 이를 나노세컨드(ns) 단위로 연결하는 초고성능 네트워크까지. 우리는 하드웨어의 잠재력을 소프트웨어로 극한까지 끌어올려, 가상화 오버헤드를 '제로(0)'에 수렴시키는 딥테크(Deep Tech)를 지향합니다.
우리는 클라우드의 표면이 아닌, 그 심층부에서 시스템의 물리 법칙과 구조를 직접 설계할 엔지니어를 찾습니다. AI 클라우드의 새로운 표준을 정의하는 이 위대한 여정, 그 가장 앞단에 서실 분을 기다립니다.
주요업무
1. 공통 업무: System Core & API• ECI(Elice Cloud Infrastructure) 제어 및 관리를 위한 RESTful API 시스템 설계 및 개발 (Python/Go)
• 인프라 전체에 대한 통합 모니터링, 로깅, 자동화 시스템 구축
• 본인의 강점에 따라 아래 3가지 도메인 중 하나 이상을 주도적으로 담당합니다.
2. Computing (Virtualization & GPU)
• KVM/QEMU 기반의 가상화 엔진 고도화 및 VM 라이프사이클 관리
• GPU Passthrough 및 GPUDirectRDMA 기술 구현: GPU 및 NPU 성능 최적화 및 격리 기술 개발
• 대규모 자원 스케줄링 및 오케스트레이션 로직 구현
3. Storage (Distributed & Parallel)
• Ceph 기반 스토리지 클러스터(Block/Object) 연동 및 성능 최적화
• AI 워크로드를 위한 고성능 병렬 파일 시스템(VAST Data, DDN 등) 연동
• VM/컨테이너용 고속 볼륨 프로비저닝 및 I/O 튜닝
4. Network (SDN & Virtualization)
• VXLAN 기반의 오버레이 네트워크 설계: 멀티 테넌트 간 논리적 격리 환경 구현
• 가상 네트워크 인터페이스 성능 최적화 및 트래픽 제어
• 데이터센터 네트워크 아키텍처 설계 및 로드밸런싱 구현
자격요건
1. 공통 필수 요건• Linux OS 아키텍처 및 시스템 동작 원리에 대한 이해가 있으신 분
• Python, Go, C/C++ 중 하나 이상의 언어로 시스템 로직 구현이 가능하신 분
• 주도적으로 오픈소스 코드를 분석하고 문제를 해결할 수 있는 분
2. 세부 요건 (아래 중 1개 이상 해당자)
• (Compute) 가상화 기술(KVM, QEMU, Libvirt) 및 하드웨어 가상화(VT-x/d) 원리에 관심이 있거나 이해가 깊으신 분
• (Storage) 분산 스토리지 시스템의 구조(Ceph 등)나 파일 시스템 동작 원리에 대해 관심이 있거나 이해가 깊으신 분
• (Network) 네트워크 프로토콜(TCP/IP, BGP) 및 리눅스 네트워크 스택, 가상 네트워크 기술에 관심이 있거나 이해가 깊으신 분
