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Staff Machine Learning Engineer, Pegasus

정규직(풀타임)대면혼합근무AI·머신러닝인프라·DevOps

AI 요약

TwelveLabs의 Pegasus 팀에서 멀티모달 비디오 언어 모델(VLM) 관련 대규모 배포·운영 및 ML 인프라 설계·개선 업무를 주도할 ML Engineering 리더를 채용합니다. 모델 배포·추론 아키텍처, 메타데이터 시스템, ML 라이프사이클 자동화 등 생산화(Production) 중심의 ML 시스템 설계와 팀 리딩, 엔지니어 멘토링이 주요 역할입니다. 하이브리드 근무, 글로벌 팀, NVIDIA GPU 등 고성능 하드웨어 지원이 제공됩니다.

주요 업무

Pegasus의 ML 엔지니어링 기술 방향 주도 및 핵심 시스템 설계·구현(확장성·신뢰성·성능 중심), VLM용 모델 배포·추론 아키텍처·메타데이터 시스템·ML 인프라에 대한 기술적 의사결정 리드, 연구 성과를 제품에 빠르게 반영하도록 ML 라이프사이클 자동화 및 개선, 엔지니어 멘토링 및 디자인 리뷰를 통한 팀 실행력 제고, Claude·Gemini·GPT 등 AI 보조 개발 도구 도입·활용 검토 및 적용.

자격 요건

생산화된 ML 시스템 설계 및 운영 경험, ML 프로젝트 기술 방향 설정 및 아키텍처 결정 경험, 멀티모달(비전·언어·비디오) 모델에 대한 강한 기초 지식, 분산 ML 또는 데이터 워크플로우(특히 Kubernetes 기반) 설계·운영 경험, 시스템 설계·성능·신뢰성·유지보수성에 대한 강한 판단력, 엔지니어 멘토링 및 팀 실행력 향상 경험. 우대: LLM/VLM 프로덕션 운영(추론 최적화, Throughput/Latency 튜닝, 배칭·캐싱·양자화 등), 0→1 AI/ML 서비스 설계·스케일링 경험, 대규모 학습·서빙 인프라 경험, ML/CS 관련 석사·박사 학위.

기술 스택

멀티모달 LLM / VLM비디오-언어 모델대규모 분산 학습Reinforcement Learning (RL)Kubernetes고성능 GPU (NVIDIA B300 등)추론 최적화 (throughput/latency 튜닝, 배칭, 캐싱)양자화(Quantization)ML 라이프사이클 자동화메타데이터 시스템 설계AI 보조 개발도구(Claude, Gemini, GPT)

AI 점수 92core

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