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Staff Machine Learning Engineer, Pegasus - TrainingOps

정규직(풀타임)대면혼합근무AI·머신러닝인프라·DevOps

AI 요약

트웰브랩스의 Pegasus 비디오 이해 AI 모델 팀에서 대규모 ML 시스템과 학습 인프라를 설계·구축·고도화할 시니어 ML/인프라 엔지니어를 채용합니다. 멀티모달 비디오 분석, 분산 학습, 데이터 큐레이션, 평가 파이프라인, 프로덕션화 경험과 AI 개발 도구 활용 역량을 중시합니다.

주요 업무

Pegasus 내 학습 인프라 및 학습 운영의 기술 방향 주도, 핵심 시스템 설계 및 구현, 대규모 분산 환경에서의 안정성·재현성·효율성·빠른 반복 실험을 고려한 End-to-End 학습 파이프라인 설계와 고도화, 멀티모달 모델 개발을 위한 데이터 큐레이션 워크플로우·학습 시스템·평가 파이프라인·ML 인프라 의사결정 주도, 리서치 아이디어를 프로덕션 모델 개발에 통합하기 위한 학습 라이프사이클 개선 및 자동화, 설계 리뷰와 실무 협업을 통한 엔지니어 멘토링, Claude/Gemini/GPT 등 AI 기반 개발 도구 적극 활용

자격 요건

Senior Individual Contributor로서 대규모 ML 시스템을 직접 구축하고 프로덕션화한 경험이 있는 분, 복잡한 ML 인프라 또는 학습 시스템에서 기술 방향과 아키텍처 의사결정을 주도한 경험이 있는 분, 대규모 분산 학습 시스템·학습 인프라·대규모 데이터 처리 파이프라인 경험이 있는 분, 비전·언어·영상 기반 멀티모달 시스템 경험이 있는 분, 시스템 설계·성능·안정성·재현성·유지보수성을 균형 있게 고려할 수 있는 분, 엔지니어 멘토링 경험이 있는 분. 우대: 대규모 데이터 큐레이션/평가/학습 워크플로우 인프라 구축 경험, 고성능 GPU 환경 분산 학습 최적화 경험, 최신 가속기 하드웨어 및 대규모 멀티모달 모델 학습 실무 경험, ML/CS 관련 석·박사.

기술 스택

Python분산 학습GPU멀티모달 모델LLMClaudeGeminiGPTML 인프라데이터 큐레이션평가 파이프라인
AI 점수 95core
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