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 인프라팀을 소개합니다*/
인프라팀은 AI 인프라의 새로운 기준을 직접 설계하고 구현하는 팀입니다. 국내에서 유일하게 AI PMDC(AI Portable Modular Data Center)를 자체 설계·구축·운영하는 기업으로서 ECI(Elice Cloud Infrastructure)와 AI PMDC를 기반으로 빠르고 안정적이며 유연한 AI 환경을 제공하며, 연구와 개발이 최적의 성과를 낼 수 있도록 지원합니다.
인프라팀은 국내 최초로 수랭식 B200 GPU를 InfiniBand 400G 네트워크로 연결한 초대형 클러스터 구축에 성공했습니다. AI 서버, Ceph 스토리지, 병렬 파일시스템, Kubernetes, 방화벽과 IPS, DDoS 대응, 그리고 PMDC의 물리적 인프라까지 하드웨어부터 소프트웨어, 보안, 네트워크, 데이터센터 설계까지 모든 계층을 직접 다룹니다.
팀에 합류한다면 AI 학습 환경을 위한 A100, H100, 그리고 다양한 NPU 서버까지 다루며, 100G급 서버 네트워크, 400G 스토리지 네트워크, 100G급 ISP 회선을 처음부터 끝까지 설계하고 운영할 수 있습니다. 수백 노드 규모의 GPU 클러스터를 직접 운영하고, SW(Ceph, Kubernetes), HW(InfiniBand)에 걸친 대규모 분산 인프라 설계 및 자동화, 글로벌 PMDC 프로젝트 참여도 경험할 수 있습니다.
이런 스케일의 인프라를 직접 다뤄볼 수 있는 기회는 오직 엘리스그룹뿐입니다. 지금 지원하신다면 남이 만들어 놓은 인프라를 단순히 운영하는 사람이 아닌 AI 세대를 위한 새로운 인프라의 기준을 설계하는 팀의 구성원이 될 수 있습니다.
/*엘리스 Infra System Engineer (경력)는 어떤 역할을 하나요?*/
AI 인프라의 핵심인 대규모 GPU 클러스터를 최적화하고 고도화하는 기술 총괄 역할입니다.
수천 노드 이상의 GPU 서버가 유기적으로 작동해야 하는 환경에서, 극한의 성능과 가용성을 보장하는 고성능 시스템 아키텍처를 설계합니다.
기존 운영 방식의 효율화를 넘어, 아키텍처 레벨에서 성능 병목과 안정성 문제를 해결하고, 확장성을 갖춘 차세대 인프라 모델을 제시할 수 있는 주도적인 엔지니어를 모십니다.
※ 전문연구요원 지원 가능합니다.
◦ 확장성, 고가용성, 보안성을 만족하는 GPU 클러스터 및 서버 인프라의 표준 아키텍처 설계 및 구축
• GPU 클러스터 및 HPC 인프라 운영 최적화
◦ OS 커널 튜닝, 시스템 파라미터 최적화, 워크로드 분산 등 성능 극대화를 위한 심층적인 작업 주도
• OS 이미지·배포·구성 자동화 프레임 설계
◦ 전체 인프라를 아우르는 통일된 OS 이미지 관리, 배포(Deployment), 구성(Configuration) 자동화 시스템 설계 및 고도화
• 장애 RCA 리딩 및 구조적 개선
◦ 중요 장애 발생 시 근본 원인 분석(RCA)을 리딩하고, 시스템 아키텍처와 프로세스의 구조적 결함을 찾아 개선안 도출 및 적용
• Capacity Planning 및 로드맵 설계
◦ AI 서비스 성장에 따른 인프라 로드맵과 용량 계획을 수립하고, 기술 정책 및 표준화 작업을 주도
• 인프라 기술 평가 및 도입
◦ 최신 서버 하드웨어, 관리 툴, 운영 기술을 선제적으로 평가하고 도입을 결정하여 기술적 우위를 확보
• 시스템 성능 분석, 병목 현상 진단 및 튜닝(Tuning)을 주도적으로 수행할 수 있는 능력을 갖추신 분
• 자동화(IaC, Infrastructure as Code) 기반의 시스템 배포 및 운영 체계 구축 경험이 있으신 분
• 뛰어난 문제 해결 능력과 복잡한 시스템 장애의 근본 원인을 파악하는 분석적 사고를 갖추신 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 인프라팀을 소개합니다*/
인프라팀은 AI 인프라의 새로운 기준을 직접 설계하고 구현하는 팀입니다. 국내에서 유일하게 AI PMDC(AI Portable Modular Data Center)를 자체 설계·구축·운영하는 기업으로서 ECI(Elice Cloud Infrastructure)와 AI PMDC를 기반으로 빠르고 안정적이며 유연한 AI 환경을 제공하며, 연구와 개발이 최적의 성과를 낼 수 있도록 지원합니다.
인프라팀은 국내 최초로 수랭식 B200 GPU를 InfiniBand 400G 네트워크로 연결한 초대형 클러스터 구축에 성공했습니다. AI 서버, Ceph 스토리지, 병렬 파일시스템, Kubernetes, 방화벽과 IPS, DDoS 대응, 그리고 PMDC의 물리적 인프라까지 하드웨어부터 소프트웨어, 보안, 네트워크, 데이터센터 설계까지 모든 계층을 직접 다룹니다.
팀에 합류한다면 AI 학습 환경을 위한 A100, H100, 그리고 다양한 NPU 서버까지 다루며, 100G급 서버 네트워크, 400G 스토리지 네트워크, 100G급 ISP 회선을 처음부터 끝까지 설계하고 운영할 수 있습니다. 수백 노드 규모의 GPU 클러스터를 직접 운영하고, SW(Ceph, Kubernetes), HW(InfiniBand)에 걸친 대규모 분산 인프라 설계 및 자동화, 글로벌 PMDC 프로젝트 참여도 경험할 수 있습니다.
이런 스케일의 인프라를 직접 다뤄볼 수 있는 기회는 오직 엘리스그룹뿐입니다. 지금 지원하신다면 남이 만들어 놓은 인프라를 단순히 운영하는 사람이 아닌 AI 세대를 위한 새로운 인프라의 기준을 설계하는 팀의 구성원이 될 수 있습니다.
/*엘리스 Infra System Engineer (경력)는 어떤 역할을 하나요?*/
AI 인프라의 핵심인 대규모 GPU 클러스터를 최적화하고 고도화하는 기술 총괄 역할입니다.
수천 노드 이상의 GPU 서버가 유기적으로 작동해야 하는 환경에서, 극한의 성능과 가용성을 보장하는 고성능 시스템 아키텍처를 설계합니다.
기존 운영 방식의 효율화를 넘어, 아키텍처 레벨에서 성능 병목과 안정성 문제를 해결하고, 확장성을 갖춘 차세대 인프라 모델을 제시할 수 있는 주도적인 엔지니어를 모십니다.
※ 전문연구요원 지원 가능합니다.
주요업무
• 대규모 Linux 서버 운영 아키텍처 설계◦ 확장성, 고가용성, 보안성을 만족하는 GPU 클러스터 및 서버 인프라의 표준 아키텍처 설계 및 구축
• GPU 클러스터 및 HPC 인프라 운영 최적화
◦ OS 커널 튜닝, 시스템 파라미터 최적화, 워크로드 분산 등 성능 극대화를 위한 심층적인 작업 주도
• OS 이미지·배포·구성 자동화 프레임 설계
◦ 전체 인프라를 아우르는 통일된 OS 이미지 관리, 배포(Deployment), 구성(Configuration) 자동화 시스템 설계 및 고도화
• 장애 RCA 리딩 및 구조적 개선
◦ 중요 장애 발생 시 근본 원인 분석(RCA)을 리딩하고, 시스템 아키텍처와 프로세스의 구조적 결함을 찾아 개선안 도출 및 적용
• Capacity Planning 및 로드맵 설계
◦ AI 서비스 성장에 따른 인프라 로드맵과 용량 계획을 수립하고, 기술 정책 및 표준화 작업을 주도
• 인프라 기술 평가 및 도입
◦ 최신 서버 하드웨어, 관리 툴, 운영 기술을 선제적으로 평가하고 도입을 결정하여 기술적 우위를 확보
자격요건
• Linux 기반 시스템 운영 경력 3년 이상 및 대규모 인프라 아키텍처 설계 경험을 보유하신 분• 시스템 성능 분석, 병목 현상 진단 및 튜닝(Tuning)을 주도적으로 수행할 수 있는 능력을 갖추신 분
• 자동화(IaC, Infrastructure as Code) 기반의 시스템 배포 및 운영 체계 구축 경험이 있으신 분
• 뛰어난 문제 해결 능력과 복잡한 시스템 장애의 근본 원인을 파악하는 분석적 사고를 갖추신 분
