모레 LLM Platform Engineer

한 줄 요약

모레 LLM Platform Engineer — 모레 · 모레 오피스 · 경력 2~10년 · 정규직. 현재 상태: 진행·예정.

정보 갱신일 2026-10-21

조건·일정 확인

기관·대학

모레

지역·근무지

모레 오피스

고용 형태

정규직

경력

경력 2~10년

학력

공식 공고 확인

담당 업무

• Performance Gateway 개발
• LLM API 호환성, 요청 라우팅, fallback/retry, backpressure와 부하 분산 기능을 설계·구현하고 검증합니다.
• Disaggregated Inference, Prefix-cache-aware routing 등 분산 추론 기법을 실제 워크로드에 적용하고 성능과 안정성을 개선합니다.
• Inference Autopilot 개발
• 서비스 구성(Preset)을 선언적으로 관리하는 Kubernetes Operator를 설계·개발합니다.
• 트래픽 패턴과 클러스터 상태에 따라 추론 서비스의 구성 변경과 스케일링을 자동화하고, 변경의 안정성을 검증합니다.
• High-Fidelity Observability 구축
• OpenTelemetry 기반 traces, metrics, logs를 설계하고, 분산 환경의 장애와 성능 저하를 재현하여 근본 원인을 분석합니다.

지원 자격

• Production Engineering: 프로덕션 소프트웨어를 설계, 구현, 테스트, 배포하고 운영 중 문제를 디버깅·개선한 경험
• Programming: Rust 또는 Go 중 하나 이상의 언어를 사용한 소프트웨어 개발 역량
• Relevant Systems: API Gateway, 분산 시스템, Kubernetes controller/operator, ML/LLM serving 중 하나 이상의 영역에서 소프트웨어를 개발한 경험
• Engineering Judgment: 성능이나 신뢰성 문제를 지표와 재현 가능한 실험으로 정의하고 개선한 경험
• Engineering Ownership: 단위/E2E 테스트와 CI/CD 자동화로 변경 사항을 검증하고, 설계 결정·진행 상황·위험 요소와 결과를 구체적으로 공유하는 분

우대 사항

• AI Infrastructure: vLLM, SGLang, llm-d, Dynamo 등 LLM serving 시스템의 내부 구조를 이해하거나 관련 오픈소스에 기여한 경험
• Distributed Inference: KV cache, continuous batching, disaggregated serving, prefix-aware routing을 설계하거나 최적화한 경험
• Cloud Native: Kubernetes custom operator, scheduler 또는 OpenTelemetry 기반 observability 시스템을 개발한 경험
• AI-Native Engineering: AI Agent를 개발 workflow에 적용하고, 자동화된 테스트와 검증을 통해 개발 속도나 품질을 개선한 경험

공식 출처와 다음 단계

원천 정보 갱신: 2026. 10. 21. PM 5:06

본문에 없는 자격·금액·일정은 임의로 보완하지 않습니다. 원문과 담당 기관에서 확인하세요.

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