현대오토에버[Tech] Solution Architect - AI플랫폼 연구개발 아키텍트
- 경력
- 5년 이상
- 고용 형태
- 정규직
- 마감
- D-132026.11.26까지
- 지역
- 서울서울특별시 강남구 테헤란로 510 루첸타워
- 직군·직무
- 개발서버 개발자, 데이터 엔지니어
- 출처
- 원티드
이 공고에서 요구하는 AI 역량
AI 활용 필수AI 관련 항목
- 주요 업무3곳
- 자격 요건1곳
- 우대 사항2곳
공고에서 찾은 문장
- 주요 업무
GPU 오케스트레이션(K8s 기반 GPU 스케줄링·리소스 관리), MLOps(학습·배포 파이프라인), 모델 서빙(추론 인프라)을 아우르는 플랫폼 아키텍처 통합 설계
- 주요 업무
MLOps·서빙 오픈소스/상용 프레임워크(Kubeflow, Ray, KServe, Triton, MLflow 등) 기술 검증 및 도입
- 주요 업무
#AI플랫폼컴포넌트 #개발기술 #클라우드인프라기술
- 자격 요건
MLOps 파이프라인(학습-배포-모니터링 전주기) 설계/운영 경험
- 우대 사항
- 엔터프라이즈급 AI 플랫폼 설계/개발/구축/운영 경험
- 우대 사항
LLM 서빙/추론 최적화(vLLM, TensorRT-LLM 등) 및 운영 경험
요구 경력
5년 이상회사 소개
[GPU클라우드팀]은 현대자동차그룹의 미래 자율주행과 로보틱스 혁신을 뒷받침하는 핵심 AI 인프라 및 플랫폼 조직입니다. 초거대 AI 모델의 학습과 서빙을 위한 고성능 GPU 클러스터 아키텍처를 설계·구축하고, 이를 극대화할 수 있는 GPUaaS(GPU as a Service) 및 AI 플랫폼까지 엔드투엔드(End-to-End) 풀스택 기술을 연구·개발합니다. 인프라부터 플랫폼까지 아우르는 기술력을 바탕으로 그룹 내 연구진과 개발자들에게 가장 빠르고 안정적인 AI 개발 환경을 제공것을 목표로 합니다.
주요 업무
- GPU Cloud 기반 엔터프라이즈 AI 플랫폼 전체 아키텍처 설계/개발/검증/솔루션화 리드 - GPU 오케스트레이션(K8s 기반 GPU 스케줄링·리소스 관리), MLOps(학습·배포 파이프라인), 모델 서빙(추론 인프라)을 아우르는 플랫폼 아키텍처 통합 설계 - Multi-tenancy, 리소스 쿼터/스케줄링 정책 등 플랫폼 공통 기능 설계 및 제품 로드맵 수립 - MLOps·서빙 오픈소스/상용 프레임워크(Kubeflow, Ray, KServe, Triton, MLflow 등) 기술 검증 및 도입 #AI플랫폼컴포넌트 #개발기술 #클라우드인프라기술
자격 요건
- AI/ML 플랫폼 및 클라우드 네이티브 플랫폼 아키텍처 설계 역량 - Kubernetes 기반 컨테이너 오케스트레이션 및 GPU 리소스 스케줄링 이해 및 사용 경험 - MLOps 파이프라인(학습-배포-모니터링 전주기) 설계/운영 경험 - 모델 서빙·추론 인프라(Triton, TorchServe, KServe 등)에 대한 이해
우대 사항
- 엔터프라이즈급 AI 플랫폼 설계/개발/구축/운영 경험 - NVIDIA AI Enterprise, Kubeflow, Kserve, MLFlow, Triton 등 실무 경험 - 대규모 GPU 클러스터 기반 분산학습(Distributed Training) 경험 - LLM 서빙/추론 최적화(vLLM, TensorRT-LLM 등) 및 운영 경험 - 관련 자격증: CKA, CKAD, AWS/GCP/Azure ML 관련 자격증 보유
혜택 및 복지
채용홈페이지 확인
채용 절차
• 서류 접수 → 서류 검토 → 직무역량테스트(과제) 및 인성검사 → 1차면접 → 2차면접 → 처우협의 및 채용검진 → 최종 합격 ※ 상기 직무역량테스트 外 추가 역량평가가 진행될 수 있으며, 해당 결과는 종합적인 역량 검토를 위한 참고자료로 활용됩니다.
회사 정보
- 연봉 수준연봉상위6~10%
- 회사 규모1,001~10,000명
- 업력설립10년이상
- 퇴사율퇴사율5%이하
서울특별시 강남구 테헤란로 510 루첸타워지도 보기