포지션 상세
우리는 글로벌 시장에서 Hyperscale AI Private Cloud 구축 수요에 대응하기 위해 설립된 클라우드 플랫폼 기업입니다.
Data 주권을 보장하는 소버린 환경에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 모델 학습을 지원하는 GPUaaS(GPU as a Service) 기반의 Private Cloud 관리 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 기업 및 연구기관이 AI 혁신을 가속화할 수 있도록 돕고 있으며, 보안과 성능을 모두 갖춘 클라우드 인프라를 구현하고 있습니다.
현재 AI 및 클라우드 인프라 시장의 빠른 성장 기회를 포착하여 글로벌 확장을 준비하고 있으며, 한 걸음 더 나아가 자율 AI 에이전트가 안전하게 추론하고 실행할 수 있는 차세대 클라우드 플랫폼을 함께 만들어 가고 있습니다.
AI 가 스스로 검증하게 만들어 품질 검증을 확장할 QA 를 찾습니다.
우리는 Private Cloud 관리 플랫폼, AI 학습·추론 플랫폼, AI 에이전트 플랫폼을 기획·개발·AI 가 함께 빠르게 만듭니다. 제품이 무엇을 만족해야 하는지는 기획과 개발이 AI 와 함께 정합니다. QA 는 그것을 AI 가 검증하고 판정할 수 있는 기준으로 바꾸어 개발 첫 단계부터 배포까지 적용하고, AI 의 판정을 검토해 최종 판단을 책임집니다.
우리 플랫폼의 모든 서비스가 AI 의 검증을 거쳐 배포되도록 만들어 갈 QA 엔지니어를 모십니다. AI 로 검증을 자동화해 본 분도, QA 경험을 AI 로 한 단계 넓혀 보고 싶은 분도 환영합니다.
QA 의 검증 기준은 개발자의 AI 에이전트에 스킬로 들어가 코드를 쓰는 시점부터 적용되고, 배포는 게이트를 지나며, 판정은 근거와 함께 기록으로 남습니다. 마지막에 검문하는 것이 아니라 처음부터 끝까지 같이 갑니다.
QA 팀에서 파이프라인을 직접 설계하고, 지표를 통해 지속적으로 개선합니다. 지금 설계하는 기준이 곧 팀의 표준이 됩니다. 주간 배포 게이트를 운영하기 시작한 단계라, AI 가 검증하는 서비스를 넓히는 것으로 업무를 시작합니다.
• 테스트 체계 설계: 케이스를 일일이 쓰는 대신 AI 가 케이스로 펼쳐 검증·판정할 기준을 요구사항·화면·API 에서 설계, 개발자의 AI 에이전트 스킬로 코드 작성 시점부터 적용
• CI/CD 연계: PR 단위 검증 주기 회귀 릴리즈 전 검증으로 이어지는 파이프라인 운영, 아직 붙지 않은 서비스로 확장
• 플랫폼 품질 검증: Private Cloud 관리·AI 학습·추론·AI 에이전트 플랫폼의 기능 검증을 AI 가 수행하도록 확장, 인증 시험 대응·납품 검증 등 제품 품질 업무 전반
• QA/테스트 경력 5년 이상인 분 (상한 없음 — 10년 이상 장기 경력자 환영)
• 가설을 세우고 실물로 확인하며 일하는 분
• 지속적인 변화와 전문 지식 공부를 두려워하지 않는 분
다음 중 3개 이상 해당하는 분
• 요구사항·화면·API 에서 검증 기준(무엇이 통과이고 실패인지)을 정의해 본 경험
• E2E·API 테스트 자동화를 구축·운영해 본 경험
• AI(LLM·에이전트)를 이용해 검증을 자동화해 본 경험
• 검증 결과를 근거로 운영 배포 여부를 판정하고, 그 근거를 기록으로 남겨 본 경험
• 결함을 재현 경로와 함께 등록하고 추적·관리해 본 경험
• 개발·인프라 등 다른 팀과의 협의를 먼저 끌어내 본 경험
• GitOps(ArgoCD 등) 기반 배포 흐름에 참여해 본 경험
Data 주권을 보장하는 소버린 환경에서 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 모델 학습을 지원하는 GPUaaS(GPU as a Service) 기반의 Private Cloud 관리 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 기업 및 연구기관이 AI 혁신을 가속화할 수 있도록 돕고 있으며, 보안과 성능을 모두 갖춘 클라우드 인프라를 구현하고 있습니다.
현재 AI 및 클라우드 인프라 시장의 빠른 성장 기회를 포착하여 글로벌 확장을 준비하고 있으며, 한 걸음 더 나아가 자율 AI 에이전트가 안전하게 추론하고 실행할 수 있는 차세대 클라우드 플랫폼을 함께 만들어 가고 있습니다.
AI 가 스스로 검증하게 만들어 품질 검증을 확장할 QA 를 찾습니다.
우리는 Private Cloud 관리 플랫폼, AI 학습·추론 플랫폼, AI 에이전트 플랫폼을 기획·개발·AI 가 함께 빠르게 만듭니다. 제품이 무엇을 만족해야 하는지는 기획과 개발이 AI 와 함께 정합니다. QA 는 그것을 AI 가 검증하고 판정할 수 있는 기준으로 바꾸어 개발 첫 단계부터 배포까지 적용하고, AI 의 판정을 검토해 최종 판단을 책임집니다.
우리 플랫폼의 모든 서비스가 AI 의 검증을 거쳐 배포되도록 만들어 갈 QA 엔지니어를 모십니다. AI 로 검증을 자동화해 본 분도, QA 경험을 AI 로 한 단계 넓혀 보고 싶은 분도 환영합니다.
QA 의 검증 기준은 개발자의 AI 에이전트에 스킬로 들어가 코드를 쓰는 시점부터 적용되고, 배포는 게이트를 지나며, 판정은 근거와 함께 기록으로 남습니다. 마지막에 검문하는 것이 아니라 처음부터 끝까지 같이 갑니다.
QA 팀에서 파이프라인을 직접 설계하고, 지표를 통해 지속적으로 개선합니다. 지금 설계하는 기준이 곧 팀의 표준이 됩니다. 주간 배포 게이트를 운영하기 시작한 단계라, AI 가 검증하는 서비스를 넓히는 것으로 업무를 시작합니다.
주요업무
• QA 프로세스/정책: AI 도구로 품질 정책 수립, AI 가 남긴 판정 근거로 배포 여부(Go/No-Go)를 결정하는 게이트와 결함 관리 운영, 지표 기반 지속 개선• 테스트 체계 설계: 케이스를 일일이 쓰는 대신 AI 가 케이스로 펼쳐 검증·판정할 기준을 요구사항·화면·API 에서 설계, 개발자의 AI 에이전트 스킬로 코드 작성 시점부터 적용
• CI/CD 연계: PR 단위 검증 주기 회귀 릴리즈 전 검증으로 이어지는 파이프라인 운영, 아직 붙지 않은 서비스로 확장
• 플랫폼 품질 검증: Private Cloud 관리·AI 학습·추론·AI 에이전트 플랫폼의 기능 검증을 AI 가 수행하도록 확장, 인증 시험 대응·납품 검증 등 제품 품질 업무 전반
자격요건
필수• QA/테스트 경력 5년 이상인 분 (상한 없음 — 10년 이상 장기 경력자 환영)
• 가설을 세우고 실물로 확인하며 일하는 분
• 지속적인 변화와 전문 지식 공부를 두려워하지 않는 분
다음 중 3개 이상 해당하는 분
• 요구사항·화면·API 에서 검증 기준(무엇이 통과이고 실패인지)을 정의해 본 경험
• E2E·API 테스트 자동화를 구축·운영해 본 경험
• AI(LLM·에이전트)를 이용해 검증을 자동화해 본 경험
• 검증 결과를 근거로 운영 배포 여부를 판정하고, 그 근거를 기록으로 남겨 본 경험
• 결함을 재현 경로와 함께 등록하고 추적·관리해 본 경험
• 개발·인프라 등 다른 팀과의 협의를 먼저 끌어내 본 경험
• GitOps(ArgoCD 등) 기반 배포 흐름에 참여해 본 경험
