Backend Engineer (Junior)

VESSL AI의 Backend Software Engineer는 GPU 클라우드 플랫폼을 설계하고 구현합니다.

VESSL은 여러 데이터센터와 클라우드에 걸쳐 H200·B300부터 GB300 NVL72, Vera Rubin에 이르는 최신 GPU 클러스터를 운영하며, 이를 효과적으로 활용하기 위해 Kubernetes 기반 컨테이너부터 VM, 베어메탈에 이르기까지 다양한 형태로 GPU를 제공할 뿐만 아니라, 최신 오픈소스 LLM을 직접 서빙하는 자체 인퍼런스 서비스를 구축해 GPU를 토큰 형태로도 고객에게 제공합니다.

GPU 클라우드를 만드는 일은 인프라 소프트웨어의 거의 모든 층위를 아우릅니다.

멀티 클러스터 Kubernetes 오케스트레이션, 테넌트 격리와 네트워킹, GPU 학습 및 서빙 성능 최적화, 그리고 대규모 GPU 클러스터의 운영 자동화에 이르기까지, VESSL AI는 이 모든 미션들을 사람의 개입을 통해서가 아니라 자동화된 플랫폼으로 풀어내고자 합니다.

이 과정에서 마주치는 어렵고도 흥미로운 문제들을 함께 해결해 나갈 분을 찾고 있습니다.

• Control Plane: 멀티 클러스터 Kubernetes 위에서 동작하는 GPU 클라우드 컨트롤 플레인(API 서버, 클러스터 에이전트, 과금 시스템)을 Go 기반으로 설계·구현
• Workload Orchestration: 컨테이너 워크스페이스와 GPU VM의 프로비저닝·스케줄링·라이프사이클을 하나의 플랫폼에서 관리하는 오케스트레이션 시스템 개발
• Performance Optimization: PCI Passthrough 등을 통한 가상화 환경에서의 GPU·네트워크 성능 최적화, 인퍼런스 서비스의 캐시 히트율·성능 최적화 등 플랫폼 전반의 성능 병목을 개선
• Fleet Automation: 노드 상태 감지·복구·모드 전환 등 GPU 클러스터 운영을 자동화하고, 장애 경험을 플랫폼 안정성 개선에 반영
• 컴퓨터공학, 전자공학, AI 등 관련 전공 학사 이상 학위 혹은 이에 준하는 실무 경험
• Go, Python 등의 언어로 서비스나 프로젝트를 개발해 본 경험
• Kubernetes, Docker 등 컨테이너 환경에 대한 기본적인 이해
• 관계형 데이터베이스와 API 설계에 대한 기본적인 이해
• 가상화, 네트워킹, GPU 인프라 등 낯선 도메인을 빠르게 학습해 자신의 것으로 만드는 능력

HELPFUL EXPERIENCE (NOT REQUIRED)

• GPU 기반 학습·인퍼런스 워크로드를 다뤄 본 경험
• Kubernetes controller/operator, client-go 등을 활용한 시스템 개발 경험
• KubeVirt, KVM 등 가상화 기술을 다뤄 본 경험
• vLLM, SGLang 등 LLM 서빙 엔진을 다뤄 본 경험
• API 게이트웨이, usage metering 등 트래픽 처리 시스템 개발 경험

함께 변화를 만들어갈 수 있도록, 도전과 성장을 지원

• 연간 최대 120만원 한도 내 온/오프라인 자기계발 지원
• 성장에 필요한 도서 실물 구매 지원 또는 전자도서관 이용

업무 생산성을 높여 몰입할 수 있는 환경

• 오전 8시~11시 사이 선택하는 시차출퇴근제 운영
• 이니셔티브 중심의 조직 목표와 Align되어 몰입하는 협업 방식
• 늦은 시간까지 근무 시, 야근식대/택시비 지원
• 종합건강검진비 및 휴가 지원 (연 1회)
• 명절 선물, 각종 휴가 및 경조금 지원

서류전형 → Coding Test → Technical Interview → Resume/Culture Interview → CEO Interveiw 순으로 진행됩니다.

• Technical Interview는 개발 실무자가 참여하며, 구조 설계 및 구현 방식 등 기술 중심의 대화로 문제 해결 역량을 파악하는 시간으로 최대 2시간 정도 소요됩니다.