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Senior Machine Learning Engineer, Pegasus

대면혼합근무AI·머신러닝인프라·DevOps

AI 요약

TwelveLabs의 Pegasus 팀에서 비디오-언어 멀티모달 기반 대규모 ML 시스템(특히 VLM/비디오 분석 모델)의 설계부터 프로덕션 배포까지 이끄는 ML 시스템/엔지니어 역할. 모델 서빙·추론 아키텍처, ML 워크플로우 개선, 대규모 분산 학습/서빙 인프라 운영 및 성능 최적화가 주요 업무이며 AI 보조 개발 도구 활용 경험을 기대함.

주요 업무

Pegasus의 복잡한 ML 시스템 설계부터 프로덕션까지 리드, 배포·추론·평가·모니터링·ML 인프라 전반에 대한 설계·아키텍처 의사결정, 연구 성과를 빠르고 안정적으로 프로덕션에 통합하기 위한 ML 라이프사이클 개선, VLM의 모델 서빙·추론 아키텍처·워크플로우 개선, 엔지니어 대상 기술적 가이던스 및 설계 리뷰 제공, Claude/Gemini/GPT 등 AI 보조 개발 도구 탐색·도입으로 생산성 향상.

자격 요건

프로덕션용 ML 시스템을 설계·구축·운영한 경험, 복잡한 ML 프로젝트를 엔드투엔드로 독립적으로 수행한 경험, 머신러닝 기초 및 비전·언어·비디오 등 멀티모달 시스템 경험, 분산 ML 또는 데이터 시스템 설계·운영 경험(특히 Kubernetes 기반 환경 선호), 시스템 설계·성능·신뢰성에 대한 강한 기술적 판단 능력, 다른 엔지니어에 대한 기술적 가이던스 및 커뮤니케이션 능력. 우대: LLM/VLM 서빙·추론 최적화(추론 최적화, throughput/latency 튜닝, 배칭·캐싱·양자화), 0→1 AI/ML 서비스 설계·스케일 경험, 대규모 학습/서빙 인프라 및 고성능 GPU 환경 경험, 관련 석사·박사 학위.

기술 스택

멀티모달 비디오/비전-언어 모델 (VLM)대규모 분산 학습 및 서빙 인프라모델 서빙 및 추론 아키텍처추론 최적화 (throughput/latency 튜닝, 배칭, 캐싱)양자화(quantization)Kubernetes고성능 GPU 환경 (예: NVIDIA B300 등)대규모 훈련(Pre-training, RL 포함)모니터링 및 ML 워크플로우 개선AI 보조 개발 도구(Claude, Gemini, GPT)
AI 점수 95core
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