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ML Ops Engineer

Summary

Builds and maintains ML pipelines and serving infrastructure for an AI-agent platform, focusing on LLM inference optimization, GPU cluster management, and scalable deployment across cloud and on-prem environments.

About

Sionic AI 는 ‘기업이 직접 자신만의 AI Agent를 생성할 수 있는 플랫폼’ 을 제공해요
비개발자도 자연어로 쉽게 AI Agent를 생성할 수 있고, 목적에 맞게 커스텀한 AI Agent를 활용해 업무를 효율화합니다

# 우리가 성공할 수 밖에 없는 이유
1. 명확한 시장의 니즈
- 많은 기업들이 AI 도입의 필요성은 느끼지만, 어떤 업무를 어떻게 AI로 효율화해야 하는지에 대한 명확한 답을 찾지 못하고 있어요.
- AI 적용 방향이 정의되더라도, 이를 실제로 실행하고 운영할 수 있는 유저 친화적인 도구가 부족해 도입이 지연되거나 PoC에 머무는 경우가 많아요.
- Sionic AI의 플랫폼은 기술과 기업 사이의 간극을 잇는 다리로서, AI가 실제 비즈니스 성과로 이어지도록 돕습니다.

2. 독보적인 기술력
- Sionic AI는 LLM, RAG, Parser 등 생성형 AI에 필수적인 핵심 기술을 모두 자체 보유하고 있으며, 이를 독자적인 제품 설계에 활용하고 있어요.
- 자체 개발한 Embedding 모델은 글로벌 MTBE 1위를 달성했으며, sLLM 또한 주요 벤치마크에서 상위권 성과를 기록하며 기술력을 입증했어요.

3. 서로에 대한 믿음 아래 만들어진 문화와 유연한 근무 환경
- 서로에 대한 신뢰를 바탕으로, 각자가 주도적으로 문제를 정의하고 해결하는 문화를 지향해요.
- 자율적인 판단 하에 원하는 시간과 장소에서 몰입할 수 있는 근무 환경을 제공해요
- 업무에 필요한 도구와 지원에 있어 회사의 아낌없는 지원을 받습니다.

4. 네이버, 라인, 토스 등에서 AI 경험을 쌓은 초기 멤버와 함께하세요
- https://toss.im/slash-22/sessions/3-2
- https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=25935
- https://ddaily.co.kr/page/view/2021052516303260965
- https://deview.kr/2019/schedule/310
- https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0003868747?sid=105

# 우리는 당신이 필요해요!
1. 우리는 이러한 `가치`들을 제공해드릴 수 있어요
- 지난 12월 250억 규모의 시리즈A 투자를 성공적으로 유치했으며 이를 기반으로 인재 확보에 집중하고 있어요.
[AI 에이전트 구축 솔루션 사이오닉에이아이, 시리즈A 투자 유치](https://www.news1.kr/industry/sb-founded/5993377)
- https://www.forbeskorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=400913
- 저희와 함께하는 시간은 커리어에 도움이 되는 가치있는 경험을 쌓는 데 도움이 되실 수 있을 것이라 확신해요.
- 저희가 어떤 경험들을 쌓고 있는지 궁금하시다면 [**테크 블로그**](https://blog.sionic.ai/)를 확인해주세요


우리의 목표인 `쉽게 도입할 수 있는 AI 제품`을 달성하기 위해서는 당신이 필요해요.
- 정말 어려운 ML 파이프라인을 유저가 쉽게 사용할 수 있도록 패키징하여 제공할 거에요.
- AI 플랫폼의 새로운 경계를 개척하고 탐험할 동료를 모집해요!

Responsibilities

Sionic AI의 ML Ops Engineer는 아래 업무들을 담당해요.

- 작은 단위로 구성된 목적 조직을 기반으로 동료 엔지니어 및 리서쳐 분 들과 함께 힘을 모아 문제를 해결합니다.
- 제품 관련한 여러 요구사항을 해결하기 위해 적극적으로 의견을 제시하며 기술적으로 검토합니다.
- ML Researcher들이 연구와 실험에만 집중할 수 있도록 학습·실험 인프라를 구축하고 지원합니다.
- AI 플랫폼을 위한 ML 파이프라인을 안정적으로 구축하기 위해 다양한 방법론을 연구합니다.
- 자체 개발한 모델들을 프로덕션 환경에 서빙하며, 추론 비용과 응답 속도 두 가지를 모두 만족하기 위해 노력합니다.
- 우리 모델이 클라우드를 넘어 온프레미스, 그리고 고객사 환경까지 도달할 수 있도록 모델 배포 과정을 표준화합니다.
- GPU Cluster를 직접 구축하고 운영하며, GPU 자원을 효율적으로 스케줄링하기 위한 인프라를 만듭니다.
- 기능 조직 내에서는 공용 플랫폼과 코어 자원을 구현하고, 개발 환경과 문화를 개선합니다.

Requirements

이런 기술들을 사용하고 있어요.

- Language: Python, Go, Rust
- ML Serving: SGLang, vLLM, TEI
- CI/CD & Pipeline: GitHub Actions, ArgoCD, Argo Workflows
- Orchestration / Scheduling: Kubernetes, Slurm
- Database & Cache: pgVector, Qdrant, Redis
- Observability: Prometheus, Cortex, Loki, Tempo, Grafana, Alloy


이런 팀 문화에 공감하고 함께하실 분을 찾고 있어요

- 주도적으로 문제를 정의하고 의견을 제시하는 분
- 상대방의 의견을 경청하면서 적극적으로 소통할 수 있는 분
- 자신이 해야 할 업무에 대해 해야 할 이유를 항상 생각하는 분
- 결정을 미루지 않고 바로 해결하는 것을 좋아하는 분


이런 분과 함께하고 싶어요

- Kubernetes 환경에서 GPU 워크로드를 운영해 본 경험이 있으신 분
- LLM 또는 ML 모델을 프로덕션 환경에서 서빙해 본 경험이 있으신 분
- Container 기반의 Orchestration에 경험이 있으신 분
- 성장에 목말라 오아시스를 찾고 있는 분
- AI 도메인에 대해 관심이 있고 딥다이브를 하고 싶은 분
- 빠르게 변화하는 트렌드에 유연하게 대응하면서도 현실적인 감각으로 기술을 선택하시는 분

Preferred

이런 분이면 더 좋아요!

- Vector Service 배포 및 운영 경험이 있으신 분
- Vector System (Faiss, ScaNN..) 배포 및 운영 경험이 있으신 분
- GPU에 ML 모델을 배포하고 서비스를 해본 경험이 있으신 분
- Container 기반 ML 관련 서비스를 개발해본 경험이 있으신 분
- Argo Workflows, Airflow 등으로 ML 파이프라인을 구축해본 경험이 있으신 분
- 배칭, 양자화 등 추론 최적화를 경험해보신 분
- Slurm 등 HPC 스케줄러 기반의 학습 환경을 다뤄본 경험이 있으신 분
- 테라바이트 단위 데이터셋을 처리하고 관리해본 경험이 있으신 분

Benefits

1. 업무 지원 제도
• 유연 근무제: 각 구성원이 가장 효율적으로 일할 수 있는 시간과 공간을 스스로 선택해 근무할 수 있도록 지원해요.
• 무제한 휴가: 남은 휴가 일수에 연연하지 마세요. 무제한 휴가 제도를 통해 충분히 에너지를 충전하고 최적의 컨디션에서 업무에 몰입할 수 있도록 지원해요.
• 성장의 기회: 우리는 구성원의 성장이 팀의 성과로 이어진다고 생각해요. 학술세미나 참가 등 업무와 관련된 배움과 성장의 기회를 적극적으로 지원하고 있어요.

2. 기타 업무에 필요한 다양한 지원
번거로운 결재 과정 없이 업무에 필요한 물품이라면 바로 지원해드려요!
• 최고급 사양의 노트북, 모니터 등 필요한 개인 장비 지원
• 업무 관련한 교육비, 도서, 컨텐츠 구독 비용 지원
• 중소기업청년 소득세 감면 혜택 적용 가능

3. 업무에 필요한 다양한 복지
• 식사와 간식, 커피 무한 제공
• 이 외에도, 업무에 집중하실 수 있는 여러 복지들을 준비 중입니다!

See also

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