Recruitment background

Backend Software Engineer (Senior)

베슬에이아이|2026. 8. 21. 게시|
4

공고 요약

경력5년 이상
채용 유형정규직
학력학사
지역서울
마감일상시채용
출처원티드

담당업무

  • GPU 클라우드 컨트롤 플레인(API 서버, 클러스터 에이전트, 과금 시스템) Go 기반 설계·구현

  • 컨테이너 워크스페이스와 GPU VM 프로비저닝·스케줄링·라이프사이클 관리

  • 가상화 환경의 GPU·네트워크 성능 최적화

  • 인퍼런스 서비스 캐시 히트율 및 성능 최적화

  • GPU 클러스터 노드 상태 감지·복구·모드 전환 자동화

  • 설계 리뷰·코드 리뷰·멘토링 및 기술 표준 수립

자격요건

  • 컴퓨터공학, 전자공학, AI 등 관련 전공 또는 이에 준하는 실무 역량

  • Go, Python 기반 프로덕션 서비스 설계·개발·운영 경험

  • Kubernetes 기반 프로덕션 시스템 설계·운영 경험

  • Linux 시스템 이해 및 트러블슈팅 경험

  • 여러 팀에 걸친 시스템 설계와 기술적 의사결정 주도 경험

우대사항

  • Kubernetes controller/operator, client-go 활용 경험

  • KubeVirt, KVM 등 가상화 기술 및 성능 분석·최적화 경험

  • GPU 학습·인퍼런스 워크로드 운영 경험

  • vLLM, SGLang 등 LLM 서빙 엔진 배포·운영·튜닝 경험

  • KV cache, PD disaggregation, quantization 등 LLM 인퍼런스 최적화 이해

  • API 게이트웨이, usage metering 등 대규모 트래픽 시스템 개발 경험

  • 핵심 프로덕션 시스템 장기 운영 경험

  • 주니어 엔지니어 멘토링 및 기술 표준 수립 경험

복리후생

  • 연간 최대 120만원 자기계발 지원

  • 미국 시장 경험 기회 제공

  • 도서 구매 및 전자도서관 이용

  • 야근식대·택시비 지원

  • 개인 간식비 지원

  • 장기근속자 리프레시 휴가

  • 종합건강검진비 및 휴가 지원

  • 명절 선물 및 경조금 지원

  • 출산휴가비 지원

근무환경

  • 오전 8시~11시 선택 시차출퇴근제

  • 이니셔티브 중심 조직 목표와 협업

  • 월 1회 Allhands 및 Team Gathering

마감기한

상시채용

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공고 원문

소개

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

주요업무

About the Role VESSL AI의 Backend Software Engineer (Senior)는 GPU 클라우드 플랫폼의 설계와 구현을 리드합니다. VESSL은 여러 데이터센터와 클라우드에 걸쳐 H200·B300부터 GB300 NVL72, Vera Rubin에 이르는 최신 GPU 클러스터를 운영하며, 이를 효과적으로 활용하기 위해 Kubernetes 기반 컨테이너부터 VM, 베어메탈에 이르기까지 다양한 형태로 GPU를 제공할 뿐만 아니라, 최신 오픈소스 LLM을 직접 서빙하는 자체 인퍼런스 서비스를 구축해 GPU를 토큰 형태로도 고객에게 제공합니다. GPU 클라우드를 만드는 일은 인프라 소프트웨어의 거의 모든 층위를 아우릅니다. 멀티 클러스터 Kubernetes 오케스트레이션, 테넌트 격리와 네트워킹, GPU 학습 및 서빙 성능 최적화, 그리고 대규모 GPU 클러스터의 운영 자동화에 이르기까지, VESSL AI는 이 모든 미션들을 사람의 개입을 통해서가 아니라 자동화된 플랫폼으로 풀어내고자 합니다. 이 과정에서 마주치는 어렵고도 흥미로운 문제들의 아키텍처 결정을 리드하고 함께 해결해 나갈 분을 찾고 있습니다. • Control Plane: 멀티 클러스터 Kubernetes 위에서 동작하는 GPU 클라우드 컨트롤 플레인(API 서버, 클러스터 에이전트, 과금 시스템)을 Go 기반으로 설계·구현 • Workload Orchestration: 컨테이너 워크스페이스와 GPU VM의 프로비저닝·스케줄링·라이프사이클을 하나의 플랫폼에서 관리하는 오케스트레이션 시스템 개발 • Performance Optimization: PCI Passthrough 등을 통한 가상화 환경에서의 GPU·네트워크 성능 최적화, 인퍼런스 서비스의 캐시 히트율·성능 최적화 등 플랫폼 전반의 성능 병목을 개선 • Fleet Automation: 노드 상태 감지·복구·모드 전환 등 GPU 클러스터 운영을 자동화하고, 장애 경험을 플랫폼의 안정성으로 승화 • Technical Leadership: 설계 리뷰·코드 리뷰·멘토링을 통해 팀의 기술 표준을 세우고 엔지니어링 수준을 끌어올림

자격요건

• 컴퓨터공학, 전자공학, AI 등 관련 전공 학사 이상 학위 혹은 이에 준하는 실무 경험 • 5년 이상의 Software Engineering 경험 • Go, Python 등의 언어로 프로덕션 서비스를 설계·개발·운영해 본 경험 • Kubernetes 기반 프로덕션 시스템을 설계·운영해 본 경험 • Linux 시스템에 대한 이해와 트러블슈팅 경험 • 여러 팀에 걸친 시스템 설계와 기술적 의사결정을 주도해 본 경험

우대사항

• Kubernetes controller/operator, client-go 등을 활용한 시스템 개발 경험 • KubeVirt, KVM 등 가상화 기술이나 가상화 환경의 성능 분석·최적화 경험 • GPU 기반 학습·인퍼런스 워크로드를 서비스로 운영해 본 경험 • vLLM, SGLang 등 LLM 서빙 엔진의 배포·운영·튜닝 경험 • KV cache, PD disaggregation, quantization 등 LLM 인퍼런스 최적화 기법에 대한 이해 • API 게이트웨이, usage metering 등 대규모 트래픽 처리 시스템 개발 경험 • 핵심 프로덕션 시스템을 장기간 소유하며 발전시켜 본 경험 • 주니어 엔지니어 멘토링과 팀의 기술 표준 수립 경험

혜택 및 복지

함께 변화를 만들어갈 수 있도록, 도전과 성장을 지원 • 연간 최대 120만원 한도 내 온/오프라인 자기계발 지원 • 연 1회 미국 시장 경험 기회 제공 (Global Exposure pass) • 성장에 필요한 도서 실물 구매 지원 또는 전자도서관 이용 • 구성원 간의 1on1 음료 지원 업무 생산성을 높여 몰입할 수 있는 환경 • 오전 8시~11시 사이 선택하는 시차출퇴근제 운영 • 이니셔티브 중심의 조직 목표와 Align되어 몰입하는 협업 방식 • 월 1회 Allhands + Team Gathering 통한 업무 공유 • 늦은 시간까지 근무 시, 야근식대/택시비 지원 • 구성원 간의 1on1 음료 지원 몰입한 만큼 휴식과 생활 편의 지원 • 개인 간식비 지원 (월 한도) • 장기근속자 리프레시 휴가 제공 • 종합건강검진비 및 휴가 지원 (연 1회) • 입사 N주년 축하 선물 제공 • 명절 선물, 각종 휴가 및 경조금 지원 • 본인 및 배우자 출산휴가비 지원

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