포지션 상세
AI 인프라 스타트업, VESSL AI
수많은 AI 워크로드가 하나의 플랫폼에서 유기적으로 움직이는 세상을 꿈꿉니다.
우리는 파편화된 글로벌 GPU 인프라를 하나로 연결해, 복잡성은 최소화하고 연구와 제품 혁신에만 몰입할 수 있는 환경을 만들어갑니다.
VESSL AI는 국내외 주요 아카데미아와 현대자동차, 티맵모빌리티, 그리고 범정부 초거대 AI 공통기반·데이터센터(B2G) 사업까지 확장하며 기술력을 검증받았습니다. 2026년 VESSL Cloud 런칭을 기점으로 전 세계 GPU를 연결하는 Infrastructure Interface로 새로운 성장에 진입합니다. CB Insights ‘2025 AI Agent Tech Stack’ 등재와 글로벌 빅테크 파트너십을 발판으로, 글로벌 시장으로의 확장을 본격화하고 있습니다.
가장 난해한 문제를 가장 단순한 실행으로 풀어 전 세계 AI 팀의 혁신 속도를 높이는 것,
이러한 우리의 비전에 공감하고 미래를 만들어갈 동료를 적극적으로 찾고 있어요. 빠르게 성장하는 AI인프라 시장에서 의미있는 도전에 함께 하세요!
＞＞ VESSL Cloud 더 알아보기 : https://blog.vessl.ai/ko/posts/vesslcloud-kr
VESSL AI는 AI 기업을 위한 GPU 인프라를 제공하는 GPU Cloud 기업입니다. 폭발적으로 커지는 AI 컴퓨팅 수요 속에서, VESSL AI는 AI 기업들이 필요한 순간에 필요한 만큼의 GPU 컴퓨팅 파워를 안정적으로 확보하도록 지원합니다. 국내외 여러 Academic Lab과 Frontier Lab이 VESSL 제품을 사용하고 있으며, 2026년 기준 전년 대비 20배 이상 성장하며 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 AI 인프라 기업 중 하나로 자리매김하고 있습니다.
GPU 컴퓨팅 구매는 일반적인 클라우드와 다릅니다. 고객마다 목표, 모델 크기와 아키텍처, 학습·서빙 방식이 다르고, 데모에서 완벽하던 것이 실제 프로덕션에서는 전혀 다른 문제가 되기도 합니다. VESSL AI는 기술 검증부터 온보딩, 운영 중 문제 해결, 지속 사용까지 이 여정 전체를 같은 조직이 같은 맥락으로 함께하는 Direct-to-Expert(D2E) 구조로 고객의 목표 달성을 가장 빠르고 효율적으로 지원합니다.
Customer Success Engineer는 AI 인프라와 그 위에서 돌아가는 워크로드 양쪽에서 폭넓은 전문성을 가지고, VESSL AI의 GPU 인프라가 고객 성공과 신뢰로 이어지는 여정을 만들어가는 직군입니다. 고객과 제품 사이에서 솔루션 제안, 기술 검증과 PoC, 온보딩과 워크로드 마이그레이션까지 고객 경험 전반을 책임지며, 이 과정에서 확보한 인사이트를 솔루션과 플레이북, 자동화된 에이전트 스킬의 형태로 구현하여 확장가능한 D2E 여정을 만들어 나갑니다. 또한 운영 중 발생하는 기술 이슈를 직접 진단·해결해나가는 과정에서 SWE/SRE와 협업해 플랫폼과 인프라의 개선에 기여해나가는 포지션입니다.
• PoC 및 온보딩 설계: 전략 고객급 신규 고객의 초도 미팅부터 참여해 성공 지표를 정의하고 PoC를 설계·실행하며, 계약 이후에는 온보딩과 워크로드 마이그레이션을 지원합니다.
• 팀 기술 지원 로테이션 참여: 전사 고객을 대상으로 한 기술 지원 로테이션에 참여해 다양한 워크로드와 이슈 유형을 폭넓게 경험하고 고객 성공에 기여합니다.
• 인프라 진단·자동화 도구 기여: 반복적으로 발생하는 이슈 대응/RCA 패턴을 솔루션과 플레이북 형태로 공통화하는 과정에 기여하고, AI Agent 기반의 자동화 도구의 구현에 참여하여 팀 전체의 대응 속도와 일관성을 확보합니다.
• 모니터링 및 플랫폼 개선 협업: 플랫폼의 기술 이슈를 진단하고 해결해나가는 과정에서 플랫폼의 개선을 제품 조직과 협업해 해결합니다.
• 복잡한 기술적 맥락을 고객에게 명확하게 설명하고, 의사결정을 이끌어낼 수 있는 커뮤니케이션 능력
• 2년 이상의 고객 대면 기술 실무 경험 (Software Engineering, Solutions Engineer, Technical Support, Customer Success, FDE)
• Linux 서버의 로그와 시스템 상태를 읽고 문제 원인을 좁혀 나갈 수 있는 트러블슈팅 역량
• Python, Go 등으로 프로덕션 코드를 작성해 본 경험
• 학습(Training)과 추론(Inference) 등 ML/AI 워크로드에 대한 기본적인 이해
수많은 AI 워크로드가 하나의 플랫폼에서 유기적으로 움직이는 세상을 꿈꿉니다.
우리는 파편화된 글로벌 GPU 인프라를 하나로 연결해, 복잡성은 최소화하고 연구와 제품 혁신에만 몰입할 수 있는 환경을 만들어갑니다.
VESSL AI는 국내외 주요 아카데미아와 현대자동차, 티맵모빌리티, 그리고 범정부 초거대 AI 공통기반·데이터센터(B2G) 사업까지 확장하며 기술력을 검증받았습니다. 2026년 VESSL Cloud 런칭을 기점으로 전 세계 GPU를 연결하는 Infrastructure Interface로 새로운 성장에 진입합니다. CB Insights ‘2025 AI Agent Tech Stack’ 등재와 글로벌 빅테크 파트너십을 발판으로, 글로벌 시장으로의 확장을 본격화하고 있습니다.
가장 난해한 문제를 가장 단순한 실행으로 풀어 전 세계 AI 팀의 혁신 속도를 높이는 것,
이러한 우리의 비전에 공감하고 미래를 만들어갈 동료를 적극적으로 찾고 있어요. 빠르게 성장하는 AI인프라 시장에서 의미있는 도전에 함께 하세요!
＞＞ VESSL Cloud 더 알아보기 : https://blog.vessl.ai/ko/posts/vesslcloud-kr
주요업무
About the roleVESSL AI는 AI 기업을 위한 GPU 인프라를 제공하는 GPU Cloud 기업입니다. 폭발적으로 커지는 AI 컴퓨팅 수요 속에서, VESSL AI는 AI 기업들이 필요한 순간에 필요한 만큼의 GPU 컴퓨팅 파워를 안정적으로 확보하도록 지원합니다. 국내외 여러 Academic Lab과 Frontier Lab이 VESSL 제품을 사용하고 있으며, 2026년 기준 전년 대비 20배 이상 성장하며 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 AI 인프라 기업 중 하나로 자리매김하고 있습니다.
GPU 컴퓨팅 구매는 일반적인 클라우드와 다릅니다. 고객마다 목표, 모델 크기와 아키텍처, 학습·서빙 방식이 다르고, 데모에서 완벽하던 것이 실제 프로덕션에서는 전혀 다른 문제가 되기도 합니다. VESSL AI는 기술 검증부터 온보딩, 운영 중 문제 해결, 지속 사용까지 이 여정 전체를 같은 조직이 같은 맥락으로 함께하는 Direct-to-Expert(D2E) 구조로 고객의 목표 달성을 가장 빠르고 효율적으로 지원합니다.
Customer Success Engineer는 AI 인프라와 그 위에서 돌아가는 워크로드 양쪽에서 폭넓은 전문성을 가지고, VESSL AI의 GPU 인프라가 고객 성공과 신뢰로 이어지는 여정을 만들어가는 직군입니다. 고객과 제품 사이에서 솔루션 제안, 기술 검증과 PoC, 온보딩과 워크로드 마이그레이션까지 고객 경험 전반을 책임지며, 이 과정에서 확보한 인사이트를 솔루션과 플레이북, 자동화된 에이전트 스킬의 형태로 구현하여 확장가능한 D2E 여정을 만들어 나갑니다. 또한 운영 중 발생하는 기술 이슈를 직접 진단·해결해나가는 과정에서 SWE/SRE와 협업해 플랫폼과 인프라의 개선에 기여해나가는 포지션입니다.
• PoC 및 온보딩 설계: 전략 고객급 신규 고객의 초도 미팅부터 참여해 성공 지표를 정의하고 PoC를 설계·실행하며, 계약 이후에는 온보딩과 워크로드 마이그레이션을 지원합니다.
• 팀 기술 지원 로테이션 참여: 전사 고객을 대상으로 한 기술 지원 로테이션에 참여해 다양한 워크로드와 이슈 유형을 폭넓게 경험하고 고객 성공에 기여합니다.
• 인프라 진단·자동화 도구 기여: 반복적으로 발생하는 이슈 대응/RCA 패턴을 솔루션과 플레이북 형태로 공통화하는 과정에 기여하고, AI Agent 기반의 자동화 도구의 구현에 참여하여 팀 전체의 대응 속도와 일관성을 확보합니다.
• 모니터링 및 플랫폼 개선 협업: 플랫폼의 기술 이슈를 진단하고 해결해나가는 과정에서 플랫폼의 개선을 제품 조직과 협업해 해결합니다.
자격요건
• 컴퓨터공학 등 관련 전공 학사 이상, 또는 이에 준하는 실무 경험• 복잡한 기술적 맥락을 고객에게 명확하게 설명하고, 의사결정을 이끌어낼 수 있는 커뮤니케이션 능력
• 2년 이상의 고객 대면 기술 실무 경험 (Software Engineering, Solutions Engineer, Technical Support, Customer Success, FDE)
• Linux 서버의 로그와 시스템 상태를 읽고 문제 원인을 좁혀 나갈 수 있는 트러블슈팅 역량
• Python, Go 등으로 프로덕션 코드를 작성해 본 경험
• 학습(Training)과 추론(Inference) 등 ML/AI 워크로드에 대한 기본적인 이해
