AlpacaX
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AI/ML Engineer

Seoul, Korea · HybridFull-time정규직6,000만-1억 2,000만 + 스톡옵션Start: Immediately

AlpacaX 소개

모든 클라우드 보안 사고는 같은 방식으로 시작돼요—누군가, 혹은 무언가가 실행하면 안 되는 명령을 실행하는 것. AI 에이전트가 챗봇에서 오퍼레이터로 진화하면서, 이 문제는 10배 더 심각해질 거예요. 사람 없이 프로덕션 서버에서 셸 명령을 실행하는 AI 에이전트 시대가 오고 있어요.

AlpacaX는 Alpacon을 만들어요—인간과 AI 에이전트가 프로덕션 인프라에서 실행할 수 있는 것을 제어하는 플랫폼이에요.

모든 명령은 Alpacon을 먼저 통과해요. 위험한 작업은 실시간으로 차단돼요. Sudo 요청은 명시적 승인이 필요해요. 브라우저 기반 터미널로 인바운드 포트를 열 필요 없이, VPN 없이 접근해요.

AI가 더 많은 작업을 맡으려면, 그 위에서 동작하는 인프라가 기본적으로 안전해야 해요. 우리는 그 근본적인 레이어를 만들고 있어요. 최종 목표는 AI가 프로덕션 시스템을 자율적으로 디버그, 유지보수, 운영하는 거예요. 미국과 한국에서 운영하며, 3.5년간 고객 이탈률 0%를 유지하고 있어요.

왜 이 역할이 필요한가

AI 에이전트가 프로덕션 서버에서 명령을 실행하려면, 매 명령을 실시간으로 검증하고 위험한 작업을 즉시 차단하는 AI 레이어가 필요해요. 이 레이어가 없으면 AI 에이전트는 프로덕션에 접근할 수 없어요.

이 시스템의 핵심 엔진을 설계하고 만들 사람이 필요해요. 밀리초 단위의 응답 시간이 요구되는, latency-critical한 LLM 서빙 파이프라인이에요.

무엇을 하는가

  • 인프라 보안을 위한 LLM 서빙 파이프라인 구축 및 운영 (GPU 서버)
  • 실시간 추론을 위한 latency 최적화
  • 보안 판단을 위한 프롬프트 엔지니어링 및 출력 품질 관리
  • 운영 데이터 기반 모델 성능 개선
  • 서빙 아키텍처 설계 및 기술 의사결정 주도

이런 분을 찾아요

기술 역량

  • LLM 서빙 환경을 직접 구축하고 운영해본 경험 (vLLM, TGI, TensorRT-LLM 등)
  • GPU 서버에서 직접 모델을 돌려본 경험 (클라우드 API 호출만 한 것이 아닌)
  • GPU 메모리 관리, 배치 최적화, latency 튜닝 실전 경험
  • Prompt engineering으로 원하는 출력을 안정적으로 뽑아본 경험
  • Python, Linux, GitHub에 능숙한 분
  • Django와 Go 기반 개발에 능숙하거나, Claude Code에 능숙하고 비판적 사고를 할 수 있는 분

일하는 방식

  • p95 latency 목표를 직접 정의하고, 실험 설계부터 측정까지 혼자 돌려본 경험
  • 실험 → 측정 → 개선을 빠르게 반복할 수 있는 분
  • 결과가 기대보다 나쁠 때 솔직하게 공유하고 원인부터 파고드는 분
  • 성과 중심으로 스스로 학습하고 발전시킬 수 있는 분
  • 새로운 문제, 모르는 문제를 푸는 것을 주저하지 않는 분
  • 스스로 동기를 찾고, 문제 해결을 위해 매진할 수 있는 분
  • 문제를 풀기 위해 필요한 커뮤니케이션을 적극적으로 하는 분
  • 팀과 함께 목표를 맞추고, 서로의 작업에 책임을 나눌 수 있는 분

있으면 좋아요

  • 보안 도메인에 관심이 있거나, fine-tuning 경험이 있는 분
  • 시스템 프로그래밍, 컴퓨터 네트워크, 분산 시스템에 대한 이해
  • 시큐어 코딩, 소프트웨어 공급망 보안에 대한 이해

이런 분은 맞지 않아요

  • 모델 학습/연구만 해보고 서빙은 해본 적 없는 분. 이 역할은 논문이 아니라 p95 latency를 줄이는 일이에요.
  • 클라우드 API (OpenAI, Claude API) 호출 경험만 있는 분. 직접 GPU 위에서 모델을 돌려본 경험이 필요해요.
  • 지시받은 것만 실행하는 분. 아키텍처 결정부터 구현까지 직접 주도해야 해요.
  • 대충 돌아가는 걸 만들어놓고 거기서 만족하는 분. 동작하는 것과 프로덕션에 올릴 수 있는 것은 달라요.

합류하면 이런 환경이에요

빈 캔버스에서 시작하는 것이 아니에요:

  • 3.5년간 프로덕션에서 검증된 제품과 100% 고객 유지율
  • GPU 서버 인프라 준비 완료
  • 상세한 기술 스펙 문서와 검증 계획 수립 완료
  • AI execution control이라는 새로운 카테고리를 정의하는 초기 단계—당신이 만든 엔진이 제품의 핵심 차별점이 돼요

여기에 LLM 엔진을 만들 엔지니어가 합류하면, 이 제품은 카테고리를 정의하게 돼요.

보상

  • 연봉 6,000만-1억 2,000만원 (경력에 따라 협의)
  • 스톡옵션 (4년 베스팅, 1년 클리프)
  • 경영성과급 (기본급의 최대 20%, 평가에 따라 지급)
  • 과학기술인공제회 퇴직연금 (재직 1년 이후 가입)
  • 유연근무제
  • 중식·석식 제공 (출근일)

지원 방법

careers@alpacax.com으로 이메일을 보내주세요:

  1. 이력서 또는 LinkedIn (GitHub 프로필도 환영)
  2. 직접 구축/운영한 LLM 서빙 환경에 대한 간단한 설명
  3. 왜 이 역할에 관심이 있는지 한 문단

형식적인 자기소개서는 필요 없어요. CEO LinkedIn으로 DM 주셔도 돼요.

AlpacaX는 동등한 기회를 제공하는 고용주예요.

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