Lead AI Validation and Test Engineer

담당업무

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

• 스케일업·스케일아웃 환경의 고객 배포 시나리오를 반영한 검증 계획 수립 및 실행

• CPU, GPU, 메모리, BIOS, BMC, 네트워크, 스토리지, 플랫폼 펌웨어, 운영체제 및 인프라 구성요소의 테스트 방법론 개발

• 아키텍처·하드웨어·펌웨어·소프트웨어·플랫폼 엔지니어링 팀과 검증 요구사항 및 커버리지 갭 협의

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

• 검증 프레임워크, 자동화 인프라, 텔레메트리 기반 워크플로와 데이터 기반 검증 방법론 개선

• 대규모 검증 데이터 분석을 통한 시스템 장애, 신뢰성 위험, 성능 병목 및 제품 출시 준비도 확인

• 검증 준비 기준, 품질 지표 및 커버리지 전략 수립

• 검증 방법론, 자동화 역량, 디버깅 효율과 시스템 엔지니어링 실무에 대한 기술 리더십 및 멘토링

• 여러 검증 프로그램의 우선순위·의존성·일정·기술 위험 관리

• 검증 현황, 준비도 평가, 품질 지표, 기술 제안 및 주요 위험을 기술 리더십과 경영진에 보고

• 실제 고객 및 하이퍼스케일 운영 환경을 반영한 테스트 환경 검증

• 검증 프로세스·도구·자동화의 지속적 개선

자격요건 및 필요 역량

• 운영체제, 펌웨어, 실리콘 및 하드웨어 이슈 검증·디버깅 경험

• PCIe, CXL 등 산업 표준 버스와 소프트웨어 스택 이해

• x86 아키텍처, SoC 설계, 메모리, RAS 및 전원 관리 지식

• 시스템 아키텍처, 기술 디버깅 및 검증 전략에 대한 전문성

• 플랫폼·시스템 디버깅과 운영체제·디바이스 드라이버·시스템 BIOS 상호작용 이해

• 기술 프로그램 관리 경험

• 데이터센터 산업 기술과 소프트웨어 스택 이해

• 복잡한 문제의 분석·해결 능력과 세부사항에 대한 주의력

• 자기주도적 업무 수행 및 여러 업무 흐름을 조율하는 능력

• 글로벌 환경에서의 협업 및 커뮤니케이션 역량

전형절차

• 지원자 스크리닝·평가·선발 과정에 인공지능이 활용될 수 있음

• 법령에 따른 지원자 편의 제공 및 포용적 채용

마감기한

상시채용