[전문연구요원 우대] High Performance AI Storage

About the role

[포지션 소개]
우리 팀은 AI 워크로드에 특화된 고성능 스토리지 어플라이언스를 개발하고 있습니다. Kubernetes 위에서 오케스트레이션되는 오픈소스 기반 분산 스토리지 백엔드로, 데이터센터 수준의 IO 성능을 목표로 합니다. 플랫폼은 스토리지 데이터 패스(SPDK, NVMe-oF), 오케스트레이션을 위한 Kubernetes Operator, REST API 및 CLI 컨트롤 플레인, React 관리 대시보드로 구성되며, 분산 스토리지(예: DAOS), 그래프 DB(예: Kuzu), 벡터 DB(예: Qdrant)를 통합해 AI를 위한 데이터·메모리 레이어를 구성합니다.
본 포지션에서는 커널 바이패스 데이터 패스부터 오케스트레이션·컨트롤 플레인까지 스택 전반을 설계하고 개발하게 됩니다. junior부터 senior까지 모두 지원 가능하며, 경험 수준에 따라 담당 범위와 오너십이 확장됩니다.
프로덕션 스택은 주로 Go와 C/C++이지만, AI 보조 개발을 핵심 워크플로우로 활용합니다. 최신 AI 코딩 에이전트의 도움을 받아 정확하고 성능 좋은 시스템 코드를 만들어낼 수 있고, 시스템에 대한 본질적 이해가 있으면 좋습니다.

What you'll do

• 스토리지 스택 전반의 컴포넌트 설계·구현: 데이터 패스(SPDK/NVMe-oF), 오케스트레이션(Kubernetes Operator/CRD), 컨트롤 플레인(REST API, CLI), 관리 UI(React)
• 데이터센터 수준의 처리량·지연 목표를 달성하기 위한 오픈소스 분산 스토리지 백엔드 통합 및 확장
• End-to-end IO 경로 프로파일링, 병목 분석, CPU·네트워크·스토리지 전반의 성능 최적화
• 분산·그래프·벡터 스토리지를 통합하여 AI 워크로드를 위한 데이터·메모리 레이어 구축
• 명확한 설계 문서 작성 및 글로벌(영어 기반) 팀과의 협업

Requirements

• CS, EE, CE 또는 관련 분야 학사/석사/박사, 또는 동등한 실무 경험(junior~senior 모두 지원 가능)
• 스토리지 및/또는 네트워크 시스템 개념에 대한 탄탄한 이해와 관련 시스템 프로젝트 경험
• 실제 시스템에서의 성능 평가, 병목 분석, 성능 최적화 경험
• Linux 시스템 기본기(프로세스, 메모리, 파일시스템, 네트워킹, 디버깅)에 대한 이해
• 시스템 언어 중 최소 하나(Go, C/C++, Rust, Python 등)에 대한 견고한 프로그래밍 역량, (AI 코딩 에이전트 활용 포함) 낯선 언어를 빠르게 익혀 적용할 수 있는 적응력
• 영어로 기술 문서를 작성하고 기본적인 커뮤니케이션이 가능한 역량

Preferred qualifications

• 분산/병렬 스토리지 내부 동작에 대한 실무 경험(Ceph, Lustre, DAOS 등)
• 고성능 IO 및 커널 바이패스 기술에 대한 이해: SPDK, NVMe-oF, RDMA/RoCE
• Kubernetes Operator/controller 개발 경험 (CRD, reconciliation loop)
• LLM inference 시스템 및 KV-cache/메모리 계층 경험(vLLM, LMCache, Mooncake), 또는 AI 파이프라인에서 스토리지를 활용한 경험
• 그래프 DB(예: Kuzu) 또는 벡터 DB(예: Qdrant) 경험
• 관리 대시보드 개발을 위한 풀스택/React 경험
• 스토리지·네트워크·인프라 관련 오픈소스 기여 경험

Benefits

• 업계 최고 수준의 처우 협의
• 점심/저녁 식대 연봉 외 별도 제공(15,000원)
• 연간 복지 포인트
• 종합병원에서 높은 수준의 건강검진 매년 제공(+1일 공가)
• 업무상 도서구매 지원, 컨퍼런스 지원 등 성장의 기회
• 생일 반차
• 경조사 지원
• 사내 추천 포상 제도
• Mango Day 등 다양한 사내 이벤트
• 커피 및 스낵바 무제한 제공

Hiring process

• 서류 전형
• 1차 실무 인터뷰(PT)
• 코딩 테스트(상황에 따라 생략)
• 2차 임원 인터뷰
• 처우 협의