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있습니다.\n포지션명\nAI Infrastructure Engineer (Compute & Data)\n포지션 소개\nRLWRLD는 로봇이 세상을 인식하고 판단하며 행동할 수 있도록 Robotics Foundation Model을 개발합니다. 대규모 모델 학습을 위해서는 GPU 컴퓨팅 자원과 학습 데이터가 하나의 시스템처럼 효율적으로 연결되어야 합니다.\nAI Infrastructure Engineer는 Slurm과 Kubernetes 기반 GPU 클러스터를 구축·운영하고, 학습에 사용되는 컴퓨팅 자원과 데이터의 저장·전송·로딩을 함께 최적화합니다. 멀티클라우드 환경에서 자원의 가용성·성능·비용을 고려한 실행 기반을 설계하고, 연구자가 이를 일관된 방식으로 사용할 수 있는 사내 플랫폼을 개발합니다.\n대규모 분산 시스템의 병목을 해결하고 운영을 자동화하여, 로보틱스 모델 연구자와 엔지니어가 안정적인 환경에서 더 빠르게 실험할 수 있도록 함께 만들어 갈 분을 찾습니다.\n주요 업무\nGPU 클러스터 구축 및 운영\nSlurm·Kubernetes 기반 GPU 클러스터 구축·운영 및 학습 워크로드 실행 환경 표준화\n작업 우선순위, 자원 할당, 대기열 및 사용량을 고려한 스케줄링 정책 설계·개선\nGPU·노드 장애 감지, 작업 재시작 및 복구 자동화를 통한 학습 환경의 안정성 확보\n학습 컴퓨팅 및 분산처리 최적화\nGPU 활용률, 작업 대기 시간, 학습 처리량을 분석하여 자원 배치와 실행 효율 개선\nCPU·메모리·스토리지·네트워크부터 GPU까지 학습 시스템 전반의 병목 분석 및 최적화\n멀티노드 분산 학습과 대규모 데이터 처리에 필요한 병렬 실행·통신·자원 관리 기반 구축\n학습 데이터 저장·전송·로딩 최적화\n대규모 데이터셋과 체크포인트를 위한 분산 파일 시스템·오브젝트 스토리지 설계 및 운영\n클러스터·리전 간 데이터 전송, 데이터 배치, 샤딩·프리페칭·캐싱을 통한 학습 데이터 공급 최적화\n데이터·체크포인트의 무결성, 버전, 보존·아카이브·복원 정책을 고려한 수명주기 관리 자동화\n사내 AI 인프라 플랫폼 개발\n연구자가 컴퓨팅 자원과 데이터를 조회·할당하고 작업을 실행할 수 있는 API·CLI·관리 도구 개발\n인프라 프로비저닝, 컨테이너 기반 학습 환경 배포, 데이터 처리 워크플로우의 자동화 및 CI/CD 구축\n작업·데이터셋·체크포인트·실행 환경의 추적과 자원 사용량·성능·비용 모니터링을 위한 플랫폼 개발\n멀티클라우드 자원 및 비용 최적화\n여러 클라우드의 GPU 가용성, 성능, 가격 및 데이터 위치를 고려한 워크로드 배치 전략 수립\n컴퓨팅 비용뿐 아니라 스토리지·데이터 전송 비용을 포함한 전체 학습 비용 분석 및 최적화\n클라우드별 인프라 구성, 네트워크·접근 권한 및 운영 절차를 표준화하여 환경 확장과 이전을 효율화\n자격 요건\n인프라 및 소프트웨어 개발 경험\n인프라 엔지니어링, 분산 시스템 또는 데이터 인프라 분야의 개발·운영 경력 7년 이상\nPython, Go, Rust 등 하나 이상의 언어로 운영 환경에서 사용하는 서비스·도구를 개발하고 유지보수한 경험\n컴퓨팅 및 클라우드 기반 역량\nSlurm 또는 Kubernetes 기반 컴퓨팅 클러스터 구축·운영 경험\nLinux, 컨테이너 및 네트워크에 대한 이해와 시스템 문제를 분석·해결할 수 있는 역량\nAWS, GCP, Azure 등 퍼블릭 클라우드에서 컴퓨팅·네트워크·IAM·스토리지를 구성하고 운영한 경험\n분산 시스템 및 데이터 처리 역량\n대규모 분산처리 환경의 동시성, 데이터 분할, 장애 복구 및 성능 병목에 대한 이해\n대규모 데이터 파이프라인, 분산 파일 시스템 또는 오브젝트 스토리지를 활용한 시스템 개발·운영 경험\n자동화 및 문제 해결 역량\n모니터링 지표와 로그를 바탕으로 성능·안정성 문제를 진단하고 개선한 경험\n반복적인 운영 작업을 코드로 자동화하고, 연구자·엔지니어의 요구를 시스템 개선으로 연결할 수 있는 역량\n우대 사항\nGPU 및 분산 학습 인프라\nSlurm과 Kubernetes를 모두 운영하거나 두 환경 간 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