업스테이지

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.

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 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.

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.

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.