데이터 · 멀티모달/GPU 인프라 엔지니어

업무소개

초기 Physical AI 팀에서 데이터 · 멀티모달/GPU 인프라를 직접 구축할 동료를 찾습니다. Space AI는 실제 로봇 상호작용에서 발생하는 RGB·Depth·Force·Stress 데이터를 수집·정렬하고, 이를 시뮬레이션과 학습으로 연결하는 Physical AI 데이터 시스템을 구축하고 있습니다. 이 포지션은 단순한 서버 운영이나 데이터 전처리가 아니라, 측정부터 시뮬레이션·학습·평가까지 이어지는 데이터 및 컴퓨팅 인프라 전반을 담당합니다. 초기 팀인 만큼 역할 범위는 넓지만, 문제정의 → 기술 선택 → 구현 → 검증까지 직접 결정하고 실행할 수 있습니다.

업무내용

· RGB·Depth·Force·Stress의 timestamp/frame/coordinate 정렬 pipeline 구축 · 측정 → 시뮬레이션 → 학습으로 이어지는 데이터 pipeline 설계 및 운영 · GPU cluster 자원 scheduling·monitoring · Dataset versioning·lineage·QC 체계 구축 · Container·dependency·seed·artifact 기반 실험 reproducibility 구축 · 분산 학습 환경 구축 및 benchmark batch execution 자동화 · GPU workload 및 데이터 pipeline 장애 대응·observability 구축 · 데이터 및 GPU 사용량에 따른 capacity planning

자격요건

· Linux server 및 Docker 운영 경험 · Python 기반 data pipeline 개발 경험 · Git/CI 기반 협업 경험 · GPU workload 또는 batch system 운영 경험 · 멀티모달 데이터의 timestamp 및 coordinate transform에 대한 기본 이해 특정 연차보다 실제로 시스템을 구축하고 운영해 본 경험을 중요하게 봅니다.

우대사항

· Slurm·Kubernetes·Ray 사용 경험 · PyTorch Distributed·NCCL 기반 분산 학습 경험 · MLflow·W&B·DVC 등 실험 및 데이터 관리 도구 사용 경험 · Object storage·Parquet 기반 대규모 데이터 처리 경험 · ROS2·RGB-D camera·sensor synchronization 경험 · 여러 종류의 센서 데이터를 동일한 시간축·좌표계로 정합해 본 경험 · GPU cluster 또는 대규모 batch workload를 직접 운영해 본 경험

혜택 및 복지

· 근무지: 서울 금천구 디지털로10길 9, KICKUP 5F 5호 · 근무형태: 주 5일 서울 가산 오피스 근무 · 근무시간: 10:00~19:00 · 수습기간: 3개월 · 수습기간 중 급여/처우는 별도 협의 · 연봉: 경력 및 역량에 따라 협의 · 스톡옵션: 역량 및 기여도에 따라 지급 가능 · 구체 조건 협의 · 이주/교통/기타 지원: 별도 지원 없음

채용절차

서류 검토 → 실무 인터뷰 → 최종 인터뷰 및 처우 협의 → 합류 각 단계의 결과 및 다음 일정은 지원자에게 개별 안내드립니다.

기타

· 지원서에는 직접 구축하거나 운영한 시스템, 담당 범위와 기여도를 구체적으로 작성해 주세요. · GitHub·기술 블로그·프로젝트 자료 등 실제 작업을 확인할 수 있는 자료가 있다면 함께 제출해 주세요. 특히 다음 경험이 있다면 지원서에 구체적으로 기재해 주세요. · 멀티 GPU 또는 batch workload 운영 경험 · 실험 재현성 체계를 구축한 경험 · 센서/멀티모달 데이터의 time synchronization 또는 coordinate alignment 경험