Staff Machine Learning Engineer, Pegasus

담당업무

• 비디오 분석 제품 Pegasus의 ML 엔지니어링 기술 방향 주도
• 확장성, 신뢰성, 성능 및 빠른 반복에 중점을 둔 프로덕션 ML 시스템 설계 및 고도화
• 비디오 언어 모델(VLM)의 모델 배포, 추론 아키텍처, 메타데이터 시스템 및 ML 인프라 기술 의사결정 주도
• 연구 성과가 제품 개선으로 연결되도록 엔드 투 엔드 ML 라이프사이클 개선 및 자동화
• 기술 설계 리뷰 및 협업을 통한 엔지니어 멘토링 및 팀 실행력 제고
• Claude, Gemini, GPT 등 AI 지원 도구를 활용한 코딩, 실험, 디버깅 및 문서화 생산성 향상

자격요건

• ML 시스템 구축 및 상용화에 대한 풍부한 실무 경험
• 복잡한 프로덕션 환경에서 ML 프로젝트 기술 방향 주도 및 아키텍처 의사결정 경험
• 머신러닝 기초 지식 및 시각, 언어, 비디오 기반 멀티모달 시스템 관련 심층 경험
• Kubernetes 기반 환경에서의 분산 ML 또는 데이터 워크플로우 구축 및 발전 경험
• 시스템 설계, 성능, 신뢰성 및 유지보수성에 대한 뛰어난 기술적 판단력
• 엔지니어 멘토링을 통한 기술적 영향력 전파 경험

우대사항

• 추론 최적화, 처리량 및 지연 시간 튜닝, 배칭, 캐싱, 양자화 등 LLM/VLM 시스템 운영 및 최적화 경험
• 미션 크리티컬 AI/ML 애플리케이션의 초기 설계부터 프로덕션 확장까지의 운영 경험
• 고성능 GPU 환경을 포함한 대규모 ML 학습 또는 서빙 인프라 경험
• 머신러닝, 컴퓨터공학 또는 관련 기술 분야 석사 또는 박사 학위

전형절차

1. 서류 전형
2. 리크루터 인터뷰 (비대면, 30분)
3. 코딩 테스트
4. 채용 매니저 인터뷰 (비대면, 30분)
5. 라이브 코딩 테스트 인터뷰 (대면, 135분)
6. 시스템 디자인 인터뷰 (비대면, 105분)
7. 최종 라운드 인터뷰 (비대면, 30분)
8. 레퍼런스 체크
9. 처우 협의 및 오퍼

복리후생

• 글로벌 B2B 고객과 함께 성장하는 글로벌 팀 환경
• 자율성과 협업을 중시하는 하이브리드 근무 제도
• 맥북 및 70만 원 상당 재택근무 장비 지원 (3년 주기 교체)
• 월 60만 원 한도 법인카드 제공 (식사, 교통비 등 자유 사용)
• 사내 스낵바 운영 (간식, 커피, 신선식품 제공)
• 연말 2주간 겨울방학 운영
• 연 1회 건강검진 지원
• 영어 교육 프로그램 지원

마감기한

상시채용