Software Engineer III - Machine Learning Platform

담당업무

• 엔드투엔드 ML 학습 플랫폼 설계·구축·운영

• 단일 노드 및 분산 GPU 학습 워크로드 실행과 처리량·활용률·재현성 최적화

• Kubernetes 및 EKS 기반 컴퓨팅 인프라 구축, 리소스 관리와 워크로드 트러블슈팅

• 생성형 AI·LLM 학습 및 파인튜닝 워크플로 지원

• 평가 하네스, 아티팩트·버전 거버넌스, 확장 가능한 GPU 실행 패턴 구현

• 학습 시스템의 메트릭·로그·대시보드·알림·운영 런북 구축

• 데이터 엔지니어링 및 플랫폼 팀과 인터페이스·표준·보안·접근권한·비용 통제 기준 정의

• 표준 컨테이너, CI/CD, 템플릿, 문서화, 셀프서비스 워크플로를 통한 개발자 경험 개선

• AI 코딩 지원 도구를 활용한 코드 생성·리팩터링·단위 테스트·문서화 및 결과 검증

• 자동화와 AI 지원 개발 도구의 활용 패턴을 개선하고 팀 내 재사용 가능한 사례 공유

자격요건

• 소프트웨어 공학 관련 정규 교육 또는 인증

• 클라우드 환경에서 ML 학습 실행 및 인프라·코드 문제 디버깅 경험

• Python 활용 능력과 테스트·코드 리뷰·모듈형 설계·의존성 관리 역량

• ML 코드베이스의 빌드·테스트·릴리스·배포 자동화 및 CI 경험

• PyTorch 또는 TensorFlow 등 딥러닝 학습 프레임워크 경험

• 데이터 로딩 병목, 혼합 정밀도, 체크포인팅, 재현성, 평가 방법론 이해

• 분산 학습, DDP·FSDP·DeepSpeed, 집단 통신, 확장성 및 병목 분석 이해

• CPU·GPU 사용률, 메모리, I/O 처리량, 네트워크, 스케줄링 기반 학습 시스템 프로파일링 및 최적화 경험

• Kubernetes 기반 고집약 컴퓨팅 워크로드 운영 기초와 AWS EKS·ECR·S3·IAM·VPC·CloudWatch·EC2 경험

• 기업용 AI 지원 소프트웨어 개발 도구를 활용하고 생성 결과의 정확성·성능·보안을 검증·개선하는 역량

• 책임 있는 AI 활용, 데이터 민감도, 입출력 보안 처리, 복원력·보안 기준에 대한 이해

우대사항

• 멀티클라우드 환경에서 학습 워크로드를 운영하고 이식성·성능·거버넌스를 관리한 경험

• 고처리량 학습을 위한 클라우드 네이티브 네트워크·스토리지 패턴과 아티팩트 관리 경험

• 샤딩·프리페칭·캐싱·Parquet·WebDataset을 활용한 학습 입력 파이프라인 최적화 경험

• 대규모 데이터셋 및 Spark·Ray·Dask 기반 분산 데이터 생성 경험

• Airflow·Argo Workflows 유형의 워크플로 오케스트레이션 및 모델 레지스트리 경험

• 리소스 적정화, 스케줄링 정책, 중단 가능 용량, 예산·할당량 계획을 통한 학습 비용·성능 최적화 경험

• 메트릭·로그·트레이스, GPU 텔레메트리, 대시보드, 알림 조정을 포함한 학습 시스템 관측성 실무

보상과 복리후생

• 기본 연봉 $137,750.00~$185,000.00

• 성과에 따른 현금 또는 조건부 주식 형태의 인센티브 가능

• 종합 건강관리 지원

• 퇴직 저축 제도

• 백업 보육 지원

• 교육비 reimbursement

• 정신건강 지원

• 재무 코칭

마감기한

상시채용