Customer Excellence 팀의 Solutions Architect는 GPU-as-a-Service(GPUaaS)를 도입하고 클라우드 기반 생성형 AI 솔루션을 구축하는 고객에게 신뢰받는 기술 파트너 역할을 합니다. 이 역할은 사전 영업 단계부터 사후 지원까지 고객의 전체 여정을 아우르며, 아키텍처 설계부터 운영 최적화까지 고객의 성공을 지원합니다.
Solutions Architect는 고객의 AI 여정을 가속화하기 위해 확장 가능한 GPU 인프라를 설계하고, 생성형 AI 모델을 통합하며, 성능과 비용 측면에서 워크로드를 최적화합니다. 이 역할은 최신 AI 모델이 실제 환경에 효과적으로 적용될 수 있도록 직접적인 영향을 미칩니다.
담당업무
Pre-Sales (컨설팅 및 설계)
고객의 요구사항을 파악하고, 이를 GPUaaS 및 생성형 AI 솔루션에 맞게 설계
생성형 AI 모델의 학습, 파인튜닝, 배포를 위한 클라우드 네이티브 아키텍처 설계
AI 파이프라인, 모델 호스팅, 성능 벤치마크 등을 주제로 기술 프레젠테이션, 워크숍, 데모 진행
대규모 GPU 워크로드를 위한 제안서, 아키텍처 문서, 용량 계획 수립
Post-Sales (온보딩 및 최적화)
신규 고객의 클라우드 GPU 환경 및 AI 툴체인 셋업을 위한 온보딩 리드
생성형 모델(예: LLM, 디퓨전 모델)의 프로덕션 배포를 위한 기술 지원
MLOps, API, 데이터 파이프라인 전반의 인프라, 모델 성능, 통합 문제 해결
비용, 지연 시간, 확장성, 안정성 측면에서 지속적인 개선 기회 발굴 및 실행
조직 내 협업 및 영향력
고객의 기술적 목소리를 제품, 엔지니어링, 지원팀에 전달
반복 가능한 도입 패턴을 위한 솔루션 플레이북, 온보딩 가이드, 참조 아키텍처 개발
생성형 AI 생태계의 최신 동향(예: LLM 서빙 스택, 벡터 DB, 모델 파인튜닝 등) 지속적으로 학습 및 적용
자격사항
클라우드 아키텍처, AI/ML 엔지니어링, 기술 컨설팅 분야에서 8년 이상의 경력
GPU 인프라, 모델 학습/추론 워크플로우, AI 가속화에 대한 깊은 이해
생성형 AI 모델(예: LLM, 이미지 생성), 프레임워크(Hugging Face, LangChain 등), 배포 스택에 대한 실무 경험
주요 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP) 및 컨테이너/오케스트레이션 도구(Docker, Kubernetes) 활용 능력
기술 및 비즈니스 이해관계자와의 원활한 커뮤니케이션 능력
우대사항
사전 영업, 솔루션 설계, 엔터프라이즈 온보딩 등 고객 대응 역할 경험
분산 학습, 추론 지연 시간, GPU 비용 효율성 최적화 경험
ONNX, Triton Inference Server, Ray, FAISS, Pinecone 등 관련 도구에 대한 이해
한국어 및 영어의유창한소통이 가능하신 분
전형 절차 및 안내사항
전형 절차
서류전형 > 1차 화상면접 > 2차 화상면접 > 처우협의
전형 절차는 직무별로 다르게 운영될 수 있으며, 일정 및 상황에 따라 변동될 수 있습니다.
전형 일정 및 결과는 지원서에 등록하신 이메일로 개별 안내 드립니다.
참고사항
본 공고는 모집 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
지원서 내용 중 허위사실이 있는 경우에는 합격이 취소될 수 있습니다.
취업보호대상자(보훈대상자, 장애인등)는관련법률에따라채용우대를받을수있습니다.
직급과 담당 업무 범위는 후보자의 전반적인 경력과 경험 등 제반사정을 고려하여 변경될 수 있습니다. 이러한 변경이 필요할 경우, 최종 합격 통지 전 적절한 시기에 후보자와 커뮤니케이션 될 예정입니다.
채용 및 업무 수행과 관련하여 요구되는 법령상 자격이 갖추어지지 않은 경우 채용이 제한될 수 있습니다.
고용형태는 정규직으로 수습기간 12주를 포함합니다. 단, 업무상 필요한 경우에는 상기 수습기간을 적용하지 않거나 단축 또는 연장할 수 있습니다.
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