AI Systems Validation Engineer

담당업무

• AI 및 머신러닝 서버 플랫폼의 시스템·랙·클러스터 규모 검증 전략 수립 및 실행

• CPU, GPU, 메모리, BIOS, BMC, 네트워킹, 스토리지, 플랫폼 펌웨어, 운영체제와 인프라 구성요소를 아우르는 테스트 전략 개발

• 하드웨어·펌웨어·소프트웨어·네트워크·시스템 통합 이슈 조사 및 근본 원인 분석

• 확장 가능한 검증 프레임워크, 자동화 인프라, 텔레메트리 기반 워크플로와 데이터 기반 검증 방법론 구축

• 대규모 검증 데이터를 분석해 시스템 장애, 신뢰성 위험, 성능 병목과 제품 출시 준비도 파악

• 검증 준비 기준, 품질 지표와 커버리지 전략 수립

• 검증 프로그램 실행, 우선순위·의존성·일정·기술 위험 관리

• 검증 현황, 준비도 평가, 품질 지표와 주요 위험을 기술 리더십 및 경영진에 보고

• 엔지니어 멘토링과 검증 방법론·자동화·디버깅 역량 향상

• 실제 고객 배포 및 하이퍼스케일 환경을 반영한 테스트 환경 검증

자격요건

• 시스템 수준 검증, 플랫폼 검증, 포스트실리콘 검증 또는 대규모 인프라 검증 경험

• 대규모 서버, AI, 클라우드, HPC 또는 데이터센터 플랫폼 검증 경험

• 컴퓨터 아키텍처, 서버 플랫폼 설계, 운영체제, 네트워킹, 스토리지와 하드웨어·소프트웨어 상호작용 이해

• Python 및 Linux 활용 능력, Bash 또는 PowerShell 실무 지식

• 복잡한 하드웨어·펌웨어·소프트웨어·네트워킹·인프라 이슈 해결 경험

• 검증 자동화 프레임워크, 오케스트레이션 시스템과 대규모 테스트 인프라 개발 경험

• 텔레메트리, 분석과 데이터 기반 방법론을 활용한 검증 커버리지·효율·근본 원인 분석 개선 역량

• 기술적 위험과 권고사항을 기술 리더십 및 경영진에게 전달하는 커뮤니케이션 역량

우대사항

• AI, 머신러닝, GPU 컴퓨팅 또는 데이터센터 가속 컴퓨팅 환경 경험

• 스케일업·스케일아웃 아키텍처 및 랙·클러스터 규모 배포 검증 경험

• 제품 출시 준비도, 고객 배포 검증과 릴리스 적격성 평가 경험

• 조직 간 기술 이니셔티브를 주도하고 엔지니어링 의사결정에 영향력을 행사한 경험

• 엔지니어 멘토링 및 검증·제품 엔지니어링 조직의 기술 우수성 향상 경험

근무환경

Onsite 근무

마감기한

상시채용