업스테이지

Kubernetes 기반 인프라 운영·오토스케일링, 고가용성 네트워크 설계, CI/CD·모니터링 환경 구축 및 보안 요건 대응을 담당합니다. Kubernetes 운영 경험과 Azure, Docker, 네트워크, GitHub Actions 기반 CI/CD 역량이 필요합니다.

조직 맞춤형 AI 플랫폼의 백엔드를 개발하며 인증·권한, API·비즈니스 로직, 비동기 처리와 DB 성능을 설계·구현합니다. TypeScript·Node.js 서버 개발 및 RDBMS, ORM, REST API 경험이 필요합니다.

공공기관 고객사의 AI 도입을 지원하며 모델 구현·성능 설명, PoC·벤치마크 테스트, 고객사 서버 클러스터 및 AI 솔루션 설치, 모델 파인튜닝을 수행합니다. AI/ML 이해와 Python·Java 스크립팅·디버깅, Ubuntu·Windows 개발 경험이 필요합니다.

Foundation Model Research 팀 리더로서 LLM·VLM 등 차세대 모델의 선행 연구와 기술 내재화, 산학 공동연구 및 조직 빌딩을 총괄합니다. Foundation Model 연구 성과와 공동연구 운영, AI 연구 조직 리딩 경험 및 Pre-training·Post-training·RL 이해가 필요합니다.

VLM 사후학습용 데이터 수집·정제·생성 파이프라인 구축을 총괄하고 시각적 추론 성능 최적화를 이끌 Tech Lead를 모집합니다. VLM/LLM 데이터 파이프라인 구축 및 최고 성능 달성 경험, VLM 연구 또는 상용화 경험이 필요합니다.

Enterprise B2B 고객의 문제 해결을 위해 LLM·Document AI 기반 모델과 Agentic pipeline을 개발하고, PoC/BMT 및 도입 모델의 운영·품질 개선을 수행합니다. LLM·Document AI 이해와 중급 이상 Python 역량, 프롬프트 엔지니어링 및 AI 프레임워크 이해가 필요합니다.

AI Pack과 신규 AI 제품의 패키징·배포·검증을 CI/CD로 자동화하고, 다양한 인프라 환경에서 안정성·성능을 검증하며 파트너 기술 지원·교육을 담당합니다. Linux/Unix, Python·Go·Bash, Docker·Kubernetes 및 웹 기술 이해와 운영·트러블슈팅 경험이 필요합니다.

LLM 및 글로벌 프론티어 모델의 성능을 비교·분석하고, 벤치마크·평가 툴킷·평가 플랫폼을 연구·개발하는 역할입니다. AI 모델 평가·분석 또는 ML/NLP 주제의 국제 학회 논문 게재 경험이 필요합니다.

LLM 서빙 환경에서 지연시간·처리량·비용을 최적화하는 시스템·알고리즘과 모델 경량화 파이프라인을 연구·구현합니다. LLM 추론 엔진, 모델 압축·KV 캐시 최적화·GPU 프로그래밍·컴파일러 스택 중 한 분야의 실무 경험이 필요합니다.

대규모 GPU 클러스터에서 LLM 서빙 플랫폼을 설계·개발·운영하고, 라우팅·스케줄링 및 관측 체계를 구축합니다. AI 모델 서빙·실시간 추론 서비스 경험과 LLM 서빙 기술 이해, 클라우드 및 Kubernetes 운영 경험이 필요합니다.

고객 비즈니스 문제를 해결하는 LLM 기반 Agent·Workflow를 설계·개발하고, LLM/VLM 최적화와 평가 프레임워크 구축을 담당합니다. AI·ML 이해와 프로덕션 엔지니어링 역량, LLM 프로덕션 활용 및 AI 프레임워크 경험이 필요합니다.

글로벌 고객의 비즈니스 요건을 바탕으로 업스테이지 AI 제품의 클라우드 아키텍처를 설계하고, PoC·온보딩·API 연동 및 운영 안정화를 주도합니다. 프로그래밍 언어 이해도와 주요 클라우드 B2B 프로젝트 경험, 클라우드 네이티브·컨테이너 기술 역량이 필요합니다.

내부 개발자가 인프라를 손쉽게 활용하도록 IDP와 하이브리드 Kubernetes 플랫폼을 구축·운영하며, 멀티 리전 아키텍처·IaC·관측성·CI/CD를 고도화합니다. Public Cloud 대규모 서비스 운영, Kubernetes 및 Terraform·Ansible 기반 IaC 운영 경험이 필요합니다.

전문연구요원 대상 AI Research Engineer로서 LLM/VLM 사후학습 기술과 에이전트·추론·도구 사용 관련 프로젝트를 개발합니다. 관련 분야 석사 이상이며 LLM/VLM post-training·fine-tuning 최고 성능 달성 경험과 ML·NLP 국제학회 출판 기록이 필요합니다.

LLM·VLM 사후학습과 파인튜닝을 통해 에이전트·추론·도구 사용 성능을 고도화하고, 데이터 필터링 및 최신 학습 기법 기반의 Foundation 모델 개발을 주도합니다. 관련 최고 성능 달성 경험과 Foundation Model 트렌드 이해, ML·NLP 국제학회 1저자 또는 교신저자 출판 기록이 필요합니다.

엔터프라이즈 환경에서 LLM·Document AI 제품의 설치·운영을 지원하는 내부 도구, 자동화 스크립트, 대시보드를 개발합니다. Python 등 언어 개발, Git, Linux, 컨테이너 기술 및 HTTP·REST API 이해가 필요합니다.

엔터프라이즈 고객 환경에서 LLM·Document AI 솔루션의 온프레미스·프라이빗 클라우드·폐쇄망 배포 아키텍처를 설계·구축하고, 연동·자동화·장애 대응 등 운영 전 과정을 담당합니다. Linux·컨테이너·Kubernetes 운영과 API 연동, Python·Bash 자동화 경험이 필요합니다.

LLM·Agent 연구 성과를 서비스로 개발·배포하고, AI 시스템의 실행 구조와 평가·자동화·모니터링 체계를 구축합니다. 프로덕션 소프트웨어 엔지니어링 및 Rust·Golang·Python 중 하나의 깊은 개발 경험, LLM/Agent 관측 설계·운영 경험이 필요합니다.

LLM/VLM 사후학습·파인튜닝, 강화학습, 에이전트 데이터 합성 등을 통해 Foundation 모델의 성능을 고도화합니다. 특정 문제에서 LLM/VLM 최고 성능을 달성한 경험과 Foundation Model 트렌드 이해, ML·NLP 국제학회 1저자 또는 교신저자 출판 기록이 필요합니다.