포지션 상세
＜About the Team＞
DeepAuto.ai는 KAIST AI대학원 교수와 연구원이 창립한 스타트업으로, GenAI 기술과 아이디어를 기업용 제품으로 만들고 있습니다.
DeepAuto.ai Platform 팀은 기업 고객들과 긴밀하게 소통하여 고객들의 Use Case를 깊게 이해하고, 내부 연구자들이 개발한 기술을 활용하여 엔터프라이즈 SaaS 제품을 설계 및 구축하고 있습니다. 또한, 개발조직으로서 개발생산성과 안정성을 균형있게 고려해 좋은 개발문화, 좋은 엔지니어링 환경을 만들어나가고 있습니다.
Pre-A 단계의 초기 GenAI 스타트업의 팀 초기 멤버로서 Agentic AI 제품과 함께 빠른 성장을 같이 경험해 보실 분을 찾고 있습니다.
DeepAuto.ai 는 AWS 및 각종 Neocloud 에 NVIDIA GPU 서버를 구매하고 있습니다. 현재 다수의 H100을 보유중이며, H200, B200 으로 확장 이전 중에 있습니다. 이렇게 자체적으로 확보한 GPU 를 가지고 오픈소스 모델을 서빙하고 있습니다. 또한 이 GPU 들을 추론뿐 만아니라 RL, 파인튜닝 및 OCR 등에 폭넓게 이용하고 있습니다.
MLOps & Site Reliability Engineer (AI Platform)는 이 GPU 들을 이용한 클라우드 인프라를 구축 및 관리하며, 긍극적으로는 Agentic AI 프로덕트를 위한 플랫폼 서비스 인프라를 만듭니다. 또한 필요시 고객 인프라에 저희 서비스를 구축하기도 합니다. 마지막으로, 지속가능하고 확장성 있는 ML 연구개발을 위한 방법론을 고민하고 해결해 나갑니다.
＜주요 업무＞
• 연구, 개발 및 배포에 필요한 요구사항을 분석하여 필요한 클라우드 인프라를 구축, 관리
- 플랫폼 서비스 인프라: AWS, 쿠버네티스 및 Third-party SaaS 등
- MLOps 및 리서치 인프라: SkyPilot/SLURM/Ray 기반 ML 연구 환경, MLflow 등
- 서빙 인프라: SGLang, vLLM
• 프로덕트 (HTTP API, 워커, DB 등) 의 CI/CD 관리
• On-prem, 하이브리드 클라우드를 포함한 엔터프라이즈 고객에 필요한 다양한 배포방식 설계
- 예: https://clickhouse.com/blog/building-clickhouse-byoc-on-aws
• 내부 AI 및 인프라 관련 툴 개발 (Python, Go, k8s 컨트롤러 등)
• Agent 의 안전한 작동을 위한 샌드박스 구축
• OpenTelemetry, Grafana 를 기반한 모니터링 구축
• 국제 보안 인증 (SOC 2 Type II, ISO 27001) 프로세스 담당/진행 및 규격을 준수하는 인프라 설계/구축
• 리눅스 관련 경험 — 서버를 직접 설치, 구축해본 경험 등
• 원활한 협업/업무 능력 전반
- AI 기술에 대한 하이레벨 이해
- 영어로 된 기술 문서 독해 능력, 영문 개발 레퍼런스를 우선하는 습관
- 기존 AI 및 SaaS 제품들에서 레퍼런스를 찾아내는 능력
• Python, Go 등 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙
• Kubernetes 및 Terraform 등 Infrastructure as Code (IaC) 관련 지식
• 간단한 CI/CD 구축 경험
• 컴퓨터공학 또는 관련 분야 학사 학위 이상 또는 상응하는 경험
- 알고리즘, 자료구조, 운영체제 등 기본 개념에 대한 이해
• 남성의 경우 병역 필 또는 면제
• 해외 출장 결격 사유 없음
DeepAuto.ai는 KAIST AI대학원 교수와 연구원이 창립한 스타트업으로, GenAI 기술과 아이디어를 기업용 제품으로 만들고 있습니다.
DeepAuto.ai Platform 팀은 기업 고객들과 긴밀하게 소통하여 고객들의 Use Case를 깊게 이해하고, 내부 연구자들이 개발한 기술을 활용하여 엔터프라이즈 SaaS 제품을 설계 및 구축하고 있습니다. 또한, 개발조직으로서 개발생산성과 안정성을 균형있게 고려해 좋은 개발문화, 좋은 엔지니어링 환경을 만들어나가고 있습니다.
Pre-A 단계의 초기 GenAI 스타트업의 팀 초기 멤버로서 Agentic AI 제품과 함께 빠른 성장을 같이 경험해 보실 분을 찾고 있습니다.
주요업무
＜직무 개요＞DeepAuto.ai 는 AWS 및 각종 Neocloud 에 NVIDIA GPU 서버를 구매하고 있습니다. 현재 다수의 H100을 보유중이며, H200, B200 으로 확장 이전 중에 있습니다. 이렇게 자체적으로 확보한 GPU 를 가지고 오픈소스 모델을 서빙하고 있습니다. 또한 이 GPU 들을 추론뿐 만아니라 RL, 파인튜닝 및 OCR 등에 폭넓게 이용하고 있습니다.
MLOps & Site Reliability Engineer (AI Platform)는 이 GPU 들을 이용한 클라우드 인프라를 구축 및 관리하며, 긍극적으로는 Agentic AI 프로덕트를 위한 플랫폼 서비스 인프라를 만듭니다. 또한 필요시 고객 인프라에 저희 서비스를 구축하기도 합니다. 마지막으로, 지속가능하고 확장성 있는 ML 연구개발을 위한 방법론을 고민하고 해결해 나갑니다.
＜주요 업무＞
• 연구, 개발 및 배포에 필요한 요구사항을 분석하여 필요한 클라우드 인프라를 구축, 관리
- 플랫폼 서비스 인프라: AWS, 쿠버네티스 및 Third-party SaaS 등
- MLOps 및 리서치 인프라: SkyPilot/SLURM/Ray 기반 ML 연구 환경, MLflow 등
- 서빙 인프라: SGLang, vLLM
• 프로덕트 (HTTP API, 워커, DB 등) 의 CI/CD 관리
• On-prem, 하이브리드 클라우드를 포함한 엔터프라이즈 고객에 필요한 다양한 배포방식 설계
- 예: https://clickhouse.com/blog/building-clickhouse-byoc-on-aws
• 내부 AI 및 인프라 관련 툴 개발 (Python, Go, k8s 컨트롤러 등)
• Agent 의 안전한 작동을 위한 샌드박스 구축
• OpenTelemetry, Grafana 를 기반한 모니터링 구축
• 국제 보안 인증 (SOC 2 Type II, ISO 27001) 프로세스 담당/진행 및 규격을 준수하는 인프라 설계/구축
자격요건
＜자격 요건＞• 리눅스 관련 경험 — 서버를 직접 설치, 구축해본 경험 등
• 원활한 협업/업무 능력 전반
- AI 기술에 대한 하이레벨 이해
- 영어로 된 기술 문서 독해 능력, 영문 개발 레퍼런스를 우선하는 습관
- 기존 AI 및 SaaS 제품들에서 레퍼런스를 찾아내는 능력
• Python, Go 등 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙
• Kubernetes 및 Terraform 등 Infrastructure as Code (IaC) 관련 지식
• 간단한 CI/CD 구축 경험
• 컴퓨터공학 또는 관련 분야 학사 학위 이상 또는 상응하는 경험
- 알고리즘, 자료구조, 운영체제 등 기본 개념에 대한 이해
• 남성의 경우 병역 필 또는 면제
• 해외 출장 결격 사유 없음
