직무 개요

본 ​포지션은 Agentic ​AI 플랫폼을 ​위한 백엔드, 데이터 ​플랫폼, MLOps, Cloud/On-prem 인프라, 그리고 보안까지 ​아우르는 End-to-End 플랫폼 ​엔지니어 역할을 ​수행합니다.

처음부터 모든 영역을 ​깊이 있게 ​아실 ​필요는 없습니다. 실무를 ​통해 ​아래 ​내용들을 전반적으로 숙지하며 ​특정 ​분야의 전문성(Specialty)을 키우고, 궁극적으로는 ​시스템의 ​경계를 ​넘나들며 주도적으로 문제를 ​정의하고 해결할 ​수 ​있는 엔지니어를 ​찾습니다.

주요 업무

• Agent 및 Workflow 기반 AI 플랫폼의 ​백엔드 ​서버 개발 및 ​운영
• 트래픽 및 ​비동기 워크로드를 고려한 API 및 워커 시스템 설계·구현
• 클라우드 및 온프레미스 환경에서의 서비스 배포, 운영, 자동화
• 정형/비정형 데이터 ingestion, 저장, 조회, 분석 파이프라인 구축 및 개선
• 워크플로우 운용: Temporal, Airflow
• 데이터 플랫폼: Clickhouse, Snowflake / Databricks, Postgres, Vector DB, NATS 등
• GPU 기반 모델 서빙 및 ML 워크로드를 위한 인프라 구성 및 운영서비스 안정성을 위한 모니터링, 로깅, 장애 대응
• 컴퓨팅 인프라: AWS 및 Neocloud (Nebius 등) 기반 GPU 인프라 (H100, B200 운용 및 보유중. 확장 예정)
• GPU 기반 인프라: SkyPilot, Ray, SGLang, vLLM 등
• 모니터링: OpenTelemetry, Grafana
• 엔터프라이즈 환경을 고려한 보안, 권한, 멀티테넌시 구조 설계고객 환경(On-prem / Hybrid Cloud)에 대한 배포 및 운영 이슈 해결

자격 요건

• 백엔드 구현 편의가 아닌, 실제 사용자의 경험과 제품 목표를 기준으로 시스템을 설계하는 자세
• 영어 기술 문서를 읽고 레퍼런스를 기반으로 문제를 해결할 수 있는 능력
• 웹 서버 및 아키텍처 설계 경험 (Python 선호)
• 필요시 Golang, Typescript, Rust 등 다양한 언어를 다룰 수 있는 의지
• 다양한 Workflow 시스템에 대한 경험 (Temporal, Airflow, Celery 등)
• REST HTTP 이외의 다양한 프로토콜 및 분산시스템 분석 능력
• 클라우드 인프라 구축 및 관리 경험 (AWS, GCP, Azure 중 하나 이상)
• 데이터베이스 설계 및 성능 최적화 경험 (SQL, NoSQL)
• CI/CD 파이프라인 구축 및 관리 경험
• 코딩 에이전트를 이용한 문제해결 능력

우대 사항

• 오픈소스 프로젝트 기여 경험
• 데이터 파이프라인 및 Columnar DB 운영 경험
• GPU 기반 ML 또는 모델 서빙 인프라 구축 경험
• Kubernetes, IaC, Observability 중심의 운영 경험
• Untrusted code 실행을 위한 Sandbox 환경 구축 경험 (예: Container, VM 환경 기반)
• SOC 2 Type II, ISO 27001 인증 대응 경험