Technical Lead Manager - Training Runtime, Data(set) Movement

여러 학습 프레임워크를 위한 unified dataset read platform 설계 및 구현. dataset API, storage-format 기대치, registration/versioning, migration path 정의. read path의 reliability 설계(stateful iteration, caching, fast restart, recovery, operational contract). 텍스트/멀티모달/RL 데이터를 검사하는 terminal 및 web-based visualizer 개발. core data loading, service, caching, reliability 경로의 production code 작성 및 리뷰. training framework, RL, multimodal, storage, runtime, cluster infrastructure 팀과 협업. 장기적으로 checkpoint load/save 및 snapshot transfer를 포함한 데이터 이동 시스템까지 ownership 확장.

필수: 대규모 dataset, data loading, storage 또는 distributed training infrastructure 구축/운영 경험. API 설계, 디버깅 ergonomics, 성능, bit-level correctness를 모두 중시할 수 있는 역량. 대규모 분산 학습의 failure mode와 데이터 시스템의 영향에 대한 이해. stateful iterators, checkpoint/restart semantics, caching, remote services, high-throughput storage reads 경험. Python 및 저수준 시스템 코드에 대한 편안함. 멀티모달, video, reinforcement learning, pretraining data pipeline 경험이 있으면 유리. 코드와 기술 판단으로 초기 팀을 이끌 수 있고, 이후 엔지니어 관리로 확장 가능한 리더십. 우대: Rust 또는 C++ 경험.