컴퓨팅 인프라 엔지니어
이 직책에 대해
컴퓨팅 리소스와 모델 워크로드를 연결하여 교육 및 추론 환경을 더욱 안정적이고 효율적으로 만듭니다.
KAEL은 인공 지능, 디지털 기술 및 산업 응용 간의 연결에 중점을 두고 있으며, 전문적인 역량을 활용하여 실질적인 문제를 해결하기를 기대합니다.
당신은 책임을 질 것입니다
- GPU 교육 및 추론 환경을 구축하고 컨테이너 이미지, 종속성, 배포 구성을 유지합니다.
- 리소스 스케줄링, 용량 계획 및 성능 분석에 참여하여 GPU 활용도 및 작업 비용을 최적화합니다.
- 모델 서비스 모니터링, 버전 관리, 오류 복구 및 운영 문서화를 개선합니다.
우리는 기대한다
- Linux, Docker, Kubernetes에 익숙하고 인프라 문제 해결이 가능합니다.
- GPU 컴퓨팅, 모델 훈련 또는 추론 배포의 기본 프로세스를 이해합니다.
- 자동화된 스크립트 작성, 리소스 병목 현상 분석 및 최적화 효과 확인 기능.
보너스 포인트
분산 교육, 추론 최적화, MLOps 또는 코드형 인프라에 대한 경험이 있습니다.
채용 정보
이력서와 지원 직위, 대표 프로젝트 소개를 준비해주세요. 포트폴리오나 GitHub 링크를 첨부해도 좋습니다. 프로젝트 설명에는 귀하의 책임, 기술 솔루션 및 실제 결과가 포함될 수 있습니다.
근무지, 채용방식, 급여범위 등은 채용공고를 통해 확정됩니다.
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