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Product Designer

About VESSL AI

VESSL AIλŠ” μ„œμšΈ 강남과 λ―Έκ΅­ μ‹€λ¦¬μ½˜λ°Έλ¦¬μ— μ˜€ν”ΌμŠ€λ₯Ό 두고 μžˆλŠ” μŠ€νƒ€νŠΈμ—…μœΌλ‘œ, AI ν•™μŠ΅λΆ€ν„° λ°°ν¬κΉŒμ§€ μ–΄λ–€ ν™˜κ²½μ—μ„œλ“  쉽고 λΉ λ₯΄κ²Œ μš΄μ˜ν•  수 μžˆλŠ” end-to-end MLOps ν”Œλž«νΌμ„ κ°œλ°œν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€
β€’
기업듀이 AI λͺ¨λΈμ„ ν•™μŠ΅ν•˜κ³  μš΄μ˜ν•˜λŠ” 데 ν•„μš”ν•œ μ»΄ν“¨νŒ… μžμ›μ„ 효율적으둜 ν™œμš©ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ§€μ›ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό 톡해 λͺ¨λΈμ˜ ν•™μŠ΅, 배포, 운영이 κ°„νŽΈν•΄μ§€κ³  μ‹ μ†ν•˜κ²Œ 이루어지며, λΉ„μš© 절감 νš¨κ³Όλ„ κΈ°λŒ€ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. VESSL은 λ‹€μ–‘ν•œ ν΄λΌμš°λ“œ 및 μ˜¨ν”„λ ˆλ―ΈμŠ€ ν™˜κ²½μ—μ„œ λ™μΌν•œ μ‚¬μš© κ²½ν—˜μ„ μ œκ³΅ν•˜λŠ” μœ μΌν•œ ν”Œλž«νΌμž…λ‹ˆλ‹€.
β€’
VESSL을 μ‚¬μš©ν•˜λ©΄ Llama, Mistral, Stable Diffusion λ“± μ΅œμ‹  μ˜€ν”ˆμ†ŒμŠ€ AI λͺ¨λΈμ˜ ν•™μŠ΅ 및 μ΅œμ ν™” μž‘μ—…μ„ λͺ‡ λΆ„ λ§Œμ— μˆ˜ν–‰ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ˜ν•œ, κΈ°μ—…μ˜ 고유 데이터λ₯Ό μ•ˆμ „ν•˜κ²Œ μ—°λ™ν•˜μ—¬ νŠΉν™”λœ μš”κ΅¬μ— λ§žλŠ” AI μ„œλΉ„μŠ€λ₯Ό ꡬ좕할 수 있으며, 이 λͺ¨λ“  과정을 CI/CD νŒŒμ΄ν”„λΌμΈμ„ 톡해 μžλ™ν™”ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
General AI System, κ·Έ μƒˆλ‘œμš΄ 도전을 ν–₯ν•΄ κ±Έμ–΄κ°€κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
General AI System은 μˆ˜λ°±μ—μ„œ 수천 κ°œμ— 이λ₯΄λŠ” λ‹€μ–‘ν•œ AI λͺ¨λΈλ“€μ΄ μ„œλ‘œ μ§ˆμ˜ν•˜κ³  ν˜‘λ ₯ν•˜μ—¬ 졜적의 μ˜μ‚¬κ²°μ •μ„ λ‚΄λ¦¬λŠ” μ‹œμŠ€ν…œμž…λ‹ˆλ‹€. VESSL AIλŠ” μ§€κΈˆκΉŒμ§€ κ°œλ°œν•΄μ˜¨ end-to-end MLOps ν”Œλž«νΌμ„ 기반으둜 General AI System을 κ΅¬μΆ•ν•˜μ—¬, 인λ₯˜κ°€ 더 λΉ λ₯΄κ³  효율적으둜 AGI(μΌλ°˜μΈκ³΅μ§€λŠ₯)에 도달할 수 μžˆλ„λ‘ κΈ°μ—¬ν•˜κ³ μž ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
Agentic WorkflowλŠ” λ‹€μ–‘ν•œ AI λͺ¨λΈ(μ—μ΄μ „νŠΈ)듀이 각각 λ…λ¦½μ μœΌλ‘œ λ™μž‘ν•˜λ©΄μ„œλ„ μƒν˜Έ ν˜‘λ ₯ν•˜μ—¬ λ³΅μž‘ν•œ 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜λŠ” 방식을 μ˜λ―Έν•©λ‹ˆλ‹€. 이 방식을 효과적으둜 κ΅¬ν˜„ν•˜λ €λ©΄ μˆ˜λ§Žμ€ AI의 ν•™μŠ΅, 배포, λͺ¨λ‹ˆν„°λ§μ„ 효율적으둜 관리할 수 μžˆμ–΄μ•Ό ν•˜λ©°, AIλ“€ κ°„μ˜ 지속적인 λ„€νŠΈμ›Œν‚Ήμ„ μ›ν™œν•˜κ²Œ 지원할 수 μžˆλŠ” 인프라가 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€. VESSL AIλŠ” Agentic Workflowλ₯Ό λΉ λ₯΄κ³  μ•ˆμ •μ μœΌλ‘œ μš΄μ˜ν•  수 μžˆλŠ” 인프라λ₯Ό κ΅¬μΆ•ν•΄λ‚˜κ°€κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
VESSL AI - MLOps for high-performance ML teams
Build, train, and deploy models faster at scale with fully managed AI infrastructure, tools, and workflows.
https://vessl.ai

About the Role

VESSL AI의 Product DesignerλŠ” λ³΅μž‘ν•œ AI/MLOps μ›Œν¬ν”Œλ‘œμš°λ₯Ό λˆ„κ΅¬λ‚˜ μ‰½κ²Œ μ΄ν•΄ν•˜κ³  ν™œμš©ν•  수 μžˆλŠ” κ²½ν—˜μ„ μž¬κ΅¬μ„±ν•˜λŠ” 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€.
고객의 μ—¬μ • μ „λ°˜μ—μ„œ Pain Pointλ₯Ό λ°œκ΅΄ν•˜κ³  이λ₯Ό 기술적 λ§₯락 μ†μ—μ„œ λΆ„μ„ν•˜μ—¬ 직관적인 UX/UI둜 κ΅¬ν˜„ν•©λ‹ˆλ‹€.
λ‹¨μˆœνžˆ 화면을 λ””μžμΈν•˜λŠ” 것을 λ„˜μ–΄, 개발자/PM/μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄μ™€ κΈ΄λ°€νžˆ ν˜‘μ—…ν•˜λ©° μ œν’ˆμ˜ μΌκ΄€λœ κ²½ν—˜μ„ μ£Όλ„ν•˜κ³ , ν™•μž₯ κ°€λŠ₯ν•œ λ””μžμΈ μ‹œμŠ€ν…œμ„ ꡬ좕해 μž₯기적인 경쟁λ ₯을 λ§Œλ“€μ–΄κ°‘λ‹ˆλ‹€. λ¦¬μ„œμΉ˜μ™€ μ‹€ν—˜μ„ 톡해 μ‚¬μš©μ„±μ„ μ§€μ†μ μœΌλ‘œ κ°œμ„ ν•˜λ©°, 고객이 AI/ML을 더 λΉ λ₯΄κ³  효율적으둜 ν™œμš©ν•  수 μžˆλ„λ‘ λ•λŠ” κ²½ν—˜ μ„€κ³„μžλ‘œ ν™œμ•½ν•˜κ²Œ λ©λ‹ˆλ‹€.

What you will do

β€’
ML/LLMOps, ν΄λΌμš°λ“œ 인프라 μ‹œμž₯κ³Ό μ‚¬μš©μžμ— λŒ€ν•œ κΉŠμ€ 이해λ₯Ό λ°”νƒ•μœΌλ‘œ μ œν’ˆμ˜ 경쟁λ ₯을 λ§Œλ“€ 수 μžˆλŠ” λ””μžμΈ μ „λž΅ 수립 및 μ‹€ν–‰
β€’
κΈ°μ—…/학ꡐ/κΈ°κ΄€ λ“±μ˜ B2B μ‚¬μš©μžλ₯Ό λŒ€μƒμœΌλ‘œ ν•œ 고객 λ¦¬μ„œμΉ˜λ₯Ό 톡해, AI μ—°κ΅¬μžλ₯Ό λΉ„λ‘―ν•΄ AI λͺ¨λΈ 개발 과정에 μ°Έμ—¬ν•˜λŠ” μ—¬λŸ¬ 주체의 μ„œλ‘œ λ‹€λ₯Έ λ‹ˆμ¦ˆμ™€ μ‚¬μš©μž 여정을 ꡬ체적으둜 μ •μ˜
β€’
AI μ—°κ΅¬μžκ°€ GPU μžμ›μ˜ μŠ€μΌ€μ€„λ§, AI 인퍼런슀, νŒŒμΈνŠœλ‹ λ“± AI 개발 과정을 더 λΉ λ₯΄κ³  효율적으둜 λ°˜λ³΅ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ‹œμŠ€ν…œ λ””μžμΈμ„ 함
β€’
μ œν’ˆ 개발 ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€μ— μ°Έμ—¬ν•˜μ—¬ λ””μžμΈ ν’ˆμ§ˆμ„ κ΄€λ¦¬ν•˜κ³ , μ‚¬μš©μ„± μ°¨μ›μ—μ„œμ˜ κ°œμ„ μ•ˆ μ œμ•ˆ

Qualifications

β€’
μ΅œμ†Œ 7λ…„ μ΄μƒμ˜ UX/UI, ν”„λ‘œλ•νŠΈ λ””μžμΈ κ²½λ ₯ ν˜Ήμ€ 그에 μ€€ν•˜λŠ” μ—­λŸ‰μ„ 가지신 λΆ„
β€’
λ³΅μž‘ν•œ 정보 ꡬ쑰/μ›Œν¬ν”Œλ‘œμš°λ₯Ό μ‚¬μš©μžκ°€ μ΄ν•΄ν•˜κΈ° μ‰½κ²Œ 섀계 λ˜λŠ” κ°œμ„ ν•œ κ²½ν—˜μ΄ μžˆλŠ” λΆ„
β€’
고객을 깊이 μ΄ν•΄ν•˜κΈ° μœ„ν•΄, μ •λŸ‰/정성적인 μ‚¬μš©μž λ¦¬μ„œμΉ˜ 방법둠을 ν•™μŠ΅ν•˜κ³  주도해본 κ²½ν—˜μ΄ μžˆλŠ” λΆ„
β€’
λΉ λ₯Έ ν”„λ‘œν† νƒ€μ΄ν•‘ λ“±μ˜ 방법을 ν™œμš©ν•΄ PM/μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄μ™€μ˜ UX λ…Όμ˜λ₯Ό 효과적으둜 νΌμ‹€λ¦¬ν…Œμ΄νŒ…ν•˜κ³ , λͺ…ν™•ν•œ 근거와 μ˜λ„λ₯Ό λ°”νƒ•μœΌλ‘œ λ””μžμΈ 결과물을 λ„μΆœν•΄λ‚Ό 수 μžˆλŠ” λΆ„
β€’
일관적인 λ””μžμΈ ν’ˆμ§ˆκ³Ό 생산성을 μœ„ν•΄, λ””μžμΈ μ‹œμŠ€ν…œμ„ κ΅¬μΆ•ν•˜κ³  μš΄μ˜ν•œ κ²½ν—˜μ΄ μžˆλŠ” λΆ„
β€’
Figma λ“± ν”„λ‘œν† νƒ€μ΄ν•‘ 및 λ””μžμΈ 툴 ν™œμš© λŠ₯λ ₯을 λ³΄μœ ν•œ λΆ„

Helpful experience (not required)

β€’
κΈ€λ‘œλ²Œ μ‹œμž₯을 νƒ€κ²ŸμœΌλ‘œ ν•œ B2B SaaS ν˜Ήμ€ AI/LLM μ œν’ˆμ„ λ‹΄λ‹Ήν–ˆλ˜ κ²½ν—˜μ΄ μžˆλŠ” λΆ„
β€’
AI/ML, ν΄λΌμš°λ“œ, 데이터 ν”Œλž«νΌ λ“±μ˜ κΈ°μˆ μ„ κ°œλ…μ μœΌλ‘œ μ΄ν•΄ν•˜κ³  말둜 μ„€λͺ…ν•  수 μžˆλŠ” μ—­λŸ‰μ„ λ³΄μœ ν•œ λΆ„
β€’
μ‹ κ·œ 기술 νŠΈλ Œλ“œμ— λŒ€ν•œ 높은 관심과 λΉ λ₯Έ μŠ΅λ“λ ₯을 μžˆμœΌμ‹  λΆ„
β€’
κΈ°μ—… 및 μ œν’ˆμ— λŒ€ν•œ κ°•λ ¬ν•œ 인상과 관심을 μ΄λŒμ–΄λ‚΄κΈ° μœ„ν•΄ λΈŒλžœλ”©/λ§ˆμΌ€νŒ… 에셋을 직접 μ œμž‘ν•  수 μžˆλŠ” 관심과 μ—­λŸ‰μ„ λ³΄μœ ν•œ λΆ„

Joinning Process

μ„œλ₯˜μ „ν˜• β†’ κ³Όμ œμ „ν˜• β†’ Resume/Culture Interview β†’ CEO Interveiw 순으둜 μ§„ν–‰λ©λ‹ˆλ‹€.
β€’
μœ„ λ‚΄μš©μ€ λ² μŠ¬μ—μ΄μ•„μ΄μ½”λ¦¬μ•„ κ²½λ ₯ μ±„μš© κΈ°λ³Έ ν”„λ‘œμ„ΈμŠ€μ΄λ©°, κ²½μš°μ— 따라 μ ˆμ°¨κ°€ 가감될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β—¦
μ§€μ›μ„œ (κ²½λ ₯ μ„ΈλΆ€ 기술) 및 포트폴리였λ₯Ό ν•„μˆ˜λ‘œ μ œμΆœν•΄μ£Όμ„Έμš”. (양식 자유)
β—¦
Resume/Culture InterviewλŠ” μœ κ΄€ κ²½ν—˜ μ€‘μ‹¬μ˜ 기술 μ—­λŸ‰ 및 문화적 핏을 μ•Œμ•„λ³΄λŠ” μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μ†Œμ† λ§€λ‹ˆμ €μ™€ νŒ€ 멀버가 μ°Έμ—¬ν•˜λ©° 각 1μ‹œκ°„ 정도 μ†Œμš”λ©λ‹ˆλ‹€.
β—¦
κ²½λ ₯직의 경우, 인터뷰 λ§ˆμ§€λ§‰ 단계 이후 Reference Checkλ₯Ό μ§„ν–‰ν•˜κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β—¦
이λ ₯μ„œ 및 μ œμΆœμ„œλ₯˜μ— ν—ˆμœ„ 사싀이 발견될 경우, 합격 λ°œν‘œ 후라도 μž…μ‚¬κ°€ μ·¨μ†Œλ  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
근무 ν˜•νƒœ
β—¦
μ •κ·œμ§ (수슡 3κ°œμ›”)
β—¦
3κ°œμ›”μ˜ 수슡 ν”Όλ“œλ°± κΈ°κ°„ ν›„, 업무 μ„±κ³Ό 평가 결과에 따라 μ΅œμ’… ν•©λ₯˜ μ—¬λΆ€κ°€ κ²°μ •λ©λ‹ˆλ‹€.

Life & Benefit

β€’
업무 생산성을 λ†’μ—¬ λͺ°μž…ν•  수 μžˆλŠ” ν™˜κ²½
β—¦
μ˜€μ „ 8μ‹œ~11μ‹œ 사이 μ„ νƒν•˜λŠ” μ‹œμ°¨μΆœν‡΄κ·Όμ œ 운영
β—¦
μ΄λ‹ˆμ…”ν‹°λΈŒ μ€‘μ‹¬μ˜ 쑰직 λͺ©ν‘œμ™€ Alignλ˜μ–΄ λͺ°μž…ν•˜λŠ” ν˜‘μ—… 방식
β—¦
μ›” 1회 Allhands + Team Gathering ν†΅ν•œ 업무 곡유
β—¦
μ„±μž₯에 ν•„μš”ν•œ λ„μ„œ μ‹€λ¬Ό ꡬ맀 지원 λ˜λŠ” μ „μžλ„μ„œκ΄€ 이용
β—¦
ꡬ성원 κ°„μ˜ 1on1 λΉ„μš© 지원
β—¦
λŠ¦μ€ μ‹œκ°„κΉŒμ§€ 근무 μ‹œ, μ•Όκ·Όμ‹λŒ€/νƒμ‹œλΉ„ 지원
β€’
λͺ°μž…ν•œ 만큼 νœ΄μ‹κ³Ό μƒν™œ 편의 지원
β—¦
개인 간식비 지원 (μ›” ν•œλ„)
β—¦
μž₯κΈ°κ·Όμ†μž λ¦¬ν”„λ ˆμ‹œ νœ΄κ°€ 제곡
β—¦
쒅합건강검진비 및 νœ΄κ°€ 지원 (μ—° 1회)
β—¦
μž…μ‚¬ Nμ£Όλ…„ μΆ•ν•˜ μ„ λ¬Ό 제곡
β—¦
λͺ…μ ˆ μ„ λ¬Ό, 각쒅 νœ΄κ°€ 및 경쑰금 지원
β—¦
본인 및 배우자 μΆœμ‚°νœ΄κ°€λΉ„ 지원

Location