ML Ops Engineer

Sionic AI 는 ‘기업이 직접 자신만의 AI Agent를 생성할 수 있는 플랫폼’ 을 제공해요

비개발자도 자연어로 쉽게 AI Agent를 생성할 수 있고, 목적에 맞게 커스텀한 AI Agent를 활용해 업무를 효율화합니다

우리가 성공할 수 밖에 없는 이유

명확한 시장의 니즈

• 많은 기업들이 AI 도입의 필요성은 느끼지만, 어떤 업무를 어떻게 AI로 효율화해야 하는지에 대한 명확한 답을 찾지 못하고 있어요.
• AI 적용 방향이 정의되더라도, 이를 실제로 실행하고 운영할 수 있는 유저 친화적인 도구가 부족해 도입이 지연되거나 PoC에 머무는 경우가 많아요.
• Sionic AI의 플랫폼은 기술과 기업 사이의 간극을 잇는 다리로서, AI가 실제 비즈니스 성과로 이어지도록 돕습니다.

독보적인 기술력

• Sionic AI는 LLM, RAG, Parser 등 생성형 AI에 필수적인 핵심 기술을 모두 자체 보유하고 있으며, 이를 독자적인 제품 설계에 활용하고 있어요.
• 자체 개발한 Embedding 모델은 글로벌 MTEB 1위를 달성했으며, sLLM 또한 주요 벤치마크에서 상위권 성과를 기록하며 기술력을 입증했어요.

서로에 대한 믿음 아래 만들어진 문화와 유연한 근무 환경

• 서로에 대한 신뢰를 바탕으로, 각자가 주도적으로 문제를 정의하고 해결하는 문화를 지향해요.
• 자율적인 판단 하에 원하는 시간과 장소에서 몰입할 수 있는 근무 환경을 제공해요
• 업무에 필요한 도구와 지원에 있어 회사의 아낌없는 지원을 받습니다.

네이버, 라인, 토스 등에서 AI 경험을 쌓은 초기 멤버와 함께하세요.

• (토스) 물 흐르듯 자연스러운 ML 서비스 만들기
• (네이버) 대화 AI, 국내 최고 전문가로 꼽히는 네이버 클로바 박우명 리더에 듣는다!
• (네이버) 네이버는 왜 한국어 AI 모델을 만들었나…“‘글로벌 기술 종속’ 막는다”
• (네이버) 챗봇 1만 개의 모델 서빙하기: AI 서비스 어디까지 해봤니
• (네이버) 네이버, 'Company AI' 인수..D2SF 육성 첫 사례

우리는 당신이 필요해요!

우리는 이러한가치들을 제공해드릴 수 있어요

• 지난 12월 250억 규모의 시리즈A 투자를 성공적으로 유치했으며 이를 기반으로 인재 확보에 집중하고 있어요.
• AI 에이전트 구축 솔루션 사이오닉에이아이, 시리즈A 투자 유치
• [2025 고객신뢰도 1위 프리미엄 브랜드] 사이오닉에이아이 - 포브스코리아
• 저희와 함께하는 시간은 커리어에 도움이 되는 가치있는 경험을 쌓는 데 도움이 되실 수 있을 것이라 확신해요.
• 저희가 어떤 경험들을 쌓고 있는지 궁금하시다면 테크 블로그 를 확인해주세요

우리의 목표인 쉽게 도입할 수 있는 AI 제품을 달성하기 위해서는 당신이 필요해요.

• 정말 어려운 ML 파이프라인을 유저가 쉽게 사용할 수 있도록 패키징하여 제공할 거에요.
• AI 플랫폼의 새로운 경계를 개척하고 탐험할 동료를 모집해요!

합류하면 함께 할 업무에요

Sionic AI의 ML Ops Engineer는 아래 업무들을 담당해요.

• 작은 단위로 구성된 목적 조직을 기반으로 동료 엔지니어 및 리서쳐 분 들과 함께 힘을 모아 문제를 해결합니다.
• 제품 관련한 여러 요구사항을 해결하기 위해 적극적으로 의견을 제시하며 기술적으로 검토합니다.
• ML Researcher들이 연구와 실험에만 집중할 수 있도록 학습·실험 인프라를 구축하고 지원합니다.
• AI 플랫폼을 위한 ML 파이프라인을 안정적으로 구축하기 위해 다양한 방법론을 연구합니다.
• 자체 개발한 모델들을 프로덕션 환경에 서빙하며, 추론 비용과 응답 속도 두 가지를 모두 만족하기 위해 노력합니다.
• 우리 모델이 클라우드를 넘어 온프레미스, 그리고 고객사 환경까지 도달할 수 있도록 모델 배포 과정을 표준화합니다.
• GPU Cluster를 직접 구축하고 운영하며, GPU 자원을 효율적으로 스케줄링하기 위한 인프라를 만듭니다.
• 기능 조직 내에서는 공용 플랫폼과 코어 자원을 구현하고, 개발 환경과 문화를 개선합니다.

이런 기술들을 사용하고 있어요

• Language: Python, Go, Rust
• ML Serving: SGLang, vLLM, TEI
• CI/CD & Pipeline: GitHub Actions, ArgoCD, Argo Workflows
• Orchestration / Scheduling: Kubernetes, Slurm
• Database & Cache: pgVector, Qdrant, Redis
• Observability: Prometheus, Cortex, Loki, Tempo, Grafana, Alloy

이런 팀 문화에 공감하고 함께하실 분을 찾고 있어요

• 주도적으로 문제를 정의하고 의견을 제시하는 분
• 상대방의 의견을 경청하면서 적극적으로 소통할 수 있는 분
• 자신이 해야 할 업무에 대해 해야 할 이유를 항상 생각하는 분
• 결정을 미루지 않고 바로 해결하는 것을 좋아하는 분

이런 분과 함께하고 싶어요

• Kubernetes 환경에서 GPU 워크로드를 운영해 본 경험이 있으신 분
• LLM 또는 ML 모델을 프로덕션 환경에서 서빙해 본 경험이 있으신 분
• Container 기반의 Orchestration에 경험이 있으신 분
• 성장에 목말라 오아시스를 찾고 있는 분
• AI 도메인에 대해 관심이 있고 딥다이브를 하고 싶은 분
• 빠르게 변화하는 트렌드에 유연하게 대응하면서도 현실적인 감각으로 기술을 선택하시는 분

이런 분이면 더 좋아요!

• Vector Service 배포 및 운영 경험이 있으신 분
• Vector System (Faiss, ScaNN..) 배포 및 운영 경험이 있으신 분
• GPU에 ML 모델을 배포하고 서비스를 해본 경험이 있으신 분
• Container 기반 ML 관련 서비스를 개발해본 경험이 있으신 분
• Argo Workflows, Airflow 등으로 ML 파이프라인을 구축해본 경험이 있으신 분
• 배칭, 양자화 등 추론 최적화를 경험해보신 분
• Slurm 등 HPC 스케줄러 기반의 학습 환경을 다뤄본 경험이 있으신 분
• 테라바이트 단위 데이터셋을 처리하고 관리해본 경험이 있으신 분